Associations of anthropometric adiposity indexes with hypertension risk
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: The association between hypertension and obesity has been confirmed, while no agreement has been reached about which anthropometric adiposity index is the best. This meta-analysis aimed to perform a systematic review and meta-analysis on the associations of hypertension risk with body mass index (BMI), waist circumstance (WC), waist-to-hip ratio (WHR), and waist-to-height ratio (WHtR), and a prospective urban and rural epidemiology study from China (PURE-China) was added into this meta-analysis as an individual study. METHODS: Systematic literature searching was conducted to identify relevant articles published up to September 2018 in CNKI, WANFANG Data, Web of Science, SinoMed, PubMed, MEDLINE, EMBASE, Cochrane Library and cross-referencing. Literature reporting the association of hypertension risk with BMI, WC, WHR, and WHtR were defined as eligible. PURE-China data were analyzed and included as 1 eligible study into meta-analyses. Summary odds ratio (OR) and area under receiver operating characteristic curve (AUC) were pooled using meta-analysis methods. Heterogeneity and publication bias were evaluated. Subgroups based on gender, country and study design were conducted as well. RESULTS: Thirty-eight original articles including PURE-China were included into meta-analyses, involving 309,585 subjects. WHtR had the strongest association with hypertension risk (OR, 1.68; 95% confidence interval, [CI]:1.29-2.19) and prediction ability (AUC, 70.9%; 95% CI: 67.8%-74.2%), which were also confirmed in subgroup analyses based on gender and country. However, BMI was found to have the highest prediction ability in adjusted models of PURE-China and followed WC, both of which were superior to WHtR (73.7% and 73.4% vs 73.2%). CONCLUSIONS: Our overall meta-analysis further confirmed WHtR as a good indicator at discriminating those individuals at increased risk of hypertension, and in some cases, it is better than BMI, WC, and WHR.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».