Profiling obesity phenotypes and trajectories in older adults of the Quebec NuAge cohort on nutrition and successful aging: A cluster analysis
Notice bibliographique
Résumé
Obesity in older adults results from several interacting factors. Consequently, interventions have shown mitigated effects. We determined (a) the different subgroups of older adults with obesity based on clusters of associated comorbidities and (b) the trajectory of these clusters to assess their stability over 3 years and factors contributing to transitions. Obese men (n = 193; body mass index [BMI] = 33.15 ± 2.69 kg/m 2 ) and women (n = 220; BMI = 33.71 ± 3.71 kg/m 2 ) aged between 68 and 82 years were studied. Outcome variables were body composition, strength, physical capacity (PC), nutrition, psychological and physical health and social participation. Cluster analyses, stratified by sex, were used to identify obesity profiles at baseline and follow‐up. Three profiles were identified, based on general health (GH), psychological health (PH) and PC: Cluster 1: healthy obese (GH+, PH+, PC+); Cluster 2: obese with low PC (GH+/−, PH+/−, PC−); Cluster 3: unhealthy obese (GH−, PH−, PC−). After 3 years, 61.2% and 70.2% of men and women remained in their initial cluster, compared to 20.4% and 13.7% who transitioned towards a worse health cluster and 18.3% and 16.0% who transitioned towards a more favourable cluster, partly explained by changes in physical health for men and physical health and PH for women. The results of this study show that targeting physical function in men and physical health and PH functions in women could prevent further health decline in older adults with obesity. Further studies are needed to investigate the role of these clusters in the prediction of cardiometabolic complications and mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».