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Enregistrement W2916155673 · doi:10.1101/553776

Sex and area differences in the association between adiposity and lipid profile in Malawi

2019· preprint· en· W2916155673 sur OpenAlexaff
Ana Gonçalves Soares, Louis Banda, Alemayehu Amberbir, Shabbar Jaffar, Crispin Musicha, Alison Price, Moffat J Nyrienda, Amelia C. Crampin

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Disease and Adiposity
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilUniversity of BristolWellcome Trust
Mots-clésBody mass indexLipid profileObesityMedicineWaistAdverse effectDemographyWaist–hip ratioPopulationInternal medicineCholesterolEndocrinologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background Evidence from high-income countries shows that higher adiposity results in an adverse lipid profile, but it is unclear whether this association is similar in Sub-Saharan African (SSA) populations. This study aimed to assess the association between total and central adiposity measures and lipid profile in Malawi, exploring differences by sex and area of residence (rural/urban). Methods Data from 12,847 rural and 12,096 urban Malawian residents were used. The associations of body mass index (BMI) and waist-hip ratio (WHR) with fasting lipids (total cholesterol (TC), low density lipoprotein-cholesterol (LDL-C), high density lipoprote in-cholesterol (HDL-C) and triglycerides (TG)) were assessed by area and sex. Results A great proportion of adults have high BMI and WHR, and this was associated with adverse lipid profiles; higher BMI and WHR were linearly associated with increased TC, LDL-C and TG and reduced HDL-C. BMI was more strongly related to fasting lipids than was WHR. The associations of adiposity with adverse lipid profile were stronger in urban compared with rural residents. Conclusions The consistent associations observed of higher adiposity with adverse lipid profiles in females and males living in rural and urban areas of Malawi highlight the emerging adverse cardio-metabolic epidemic in this poor population. Our findings underline the potential utility of BMI in estimating cardiovascular risk and highlight the need for greater investment to understand the long-term health outcomes of obesity and adverse lipid profiles and the extent to which lifestyle changes and treatments effectively prevent and modify adverse cardio-metabolic outcomes. Key messages Higher body mass index (BMI) and waist to hip ratio (WHR) are associated with increased total cholesterol (TC), low density lipoprotein-cholesterol (LDL-C) and triglycerides (TG) and reduced high density lipoprotein-cholesterol (HDL-C) in a large sub-Saharan African population. Total adiposity is more strongly associated with adverse lipid profile than central adiposity. Despite the higher BMI and the less favourable lipid profile in urban residents, stronger associations between BMI and TC, LDL-C and TG are observed in rural than urban residents.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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