Life course associations of height, weight, fatness, grip strength, and all‐cause mortality for high socioeconomic status Guatemalans
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of this study was to investigate the association between physical growth in preadult life with five outcomes at ages 64 to 76: weight, body mass index (BMI), estimated body fat percentage, hand grip strength, and mortality. METHODS: Super-imposition by translation and rotation (SITAR) growth curves of 40 484 Guatemalan individuals aged 3 to 19 years were modeled for the parameters of size, timing and intensity (peak growth velocity, eg, cm/year) of height, weight, BMI, and grip strength. Associations between the SITAR parameters and old age outcomes were tested using linear and binary logistic regression for a follow-up sample of high socioeconomic status (SES) Guatemalans, of whom 50 were aged 64 to 76 years at re-measurement and 45 died prior to the year 2017. RESULTS: SITAR models explained 69% to 98% of the variance in each outcome, with height the most precise. Individuals in the follow-up sample who had a higher BMI before the age of 20 years had higher estimated body fat (B = 1.4 CI -0.02-2.8) and BMI (B = 1.2, CI 0.2-2.2) at the ages of 64 to 76 years. Those who grew slower in height but faster in weight and BMI before the age of 20 years had higher BMI and body fat later in life. CONCLUSIONS: These findings highlight the importance of a life course perspective on health and mortality risk. Childhood exposures leading to variation in preadult growth may be key to better understanding health and mortality risks in old age.
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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 | 0,000 | 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 ».