Should Waist Circumference Cutoffs in the Context of Cardiometabolic Risk Factor Assessment be Specific to Sex, Age, and BMI?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A sex-specific standard waist circumference (WC) is widely used to determine cardiometabolic risk across ages even though aging impacts the link between fat distribution and cardiometabolic risk. The objective was to propose WC thresholds that better predict metabolic abnormalities according to sex, age, and body mass index (BMI) categories. METHODS: First, receiver operating characteristic analyses were performed to identify optimal age (20-49, 50-64, and 65-80 years) and BMI (normal weight, overweight, obese I, and obese II+) specific WC thresholds to correctly identify at-risk individuals, that is, presenting ≥2 cardiometabolic risk factors of metabolic syndrome (n = 23,482; NHANES 2007-2014). Second, cross-validation analyses (n = 18,686; NHANES 1999-2006) were used to validate these WC optimal thresholds. Univariate logistic regression models with WC as an independent predictor were performed to quantify odds of being at-risk for each age and BMI subgroups. RESULTS: When age and BMI categories were considered in the identification of optimal WC thresholds, sensitivity to correctly identify at-risk individuals significantly improved. CONCLUSIONS: Our results indicate that the use of WC thresholds that are specific to age and BMI subcategories significantly increases the capacity to accurately identify at-risk individuals. They would thus be highly appropriate for clinicians in the context of efficient cardiometabolic risk assessment and intervention recommendations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle