Abstract P253: Adiposity Indicators and Blood Pressure in South Asian Children and Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Background: The prevalence of childhood obesity is increasing globally. This has severe implications for cardiometabolic risk including hypertension. South Asian children are particularly vulnerable given their unique phenotype which results in higher body fat at similar body mass index (BMI) levels compared to Europeans. As a result, we sought to explore the association between adiposity indicators and blood pressure, and to compare the strength of these indicators in determining hypertension in South Asian children and adolescents. Methods: Children ages 7-8 and 14-15 with South Asian origin were recruited from two Canadian cities. They were then assessed for height, weight and waist circumference (WC). Waist to height ratio (WHtR), and BMI were calculated. Body fat percentage was determined by bioelectrical impedance analysis. Blood pressure (BP) was assessed three times using an automated device. All variables (except body fat percentage) were transformed to z-scores using published standards. Unadjusted and adjusted (age, sex, household income, exposure to bullying or violence) logistic regression was used to explore associations between adiposity and hypertension. Subsequently, area under the curve (AUC) analysis was used to explore the strength of the adiposity metrics in determining hypertension. Results: This study consisted of 306 boys and 402 girls (n=762) with mean age 9.5 (S.D 3.2) years. Significant association were detected in unadjusted models between the adiposity indicators with systolic and diastolic hypertension (p<0.0001 for all). In the fully adjusted model, the association between adiposity with systolic and diastolic hypertension remained after adjusting for covariates (p<0.01 for all). BMI was the strongest predictor of systolic hypertension (AUC= 0.791), while body fat percentage was the strongest for diastolic hypertension (AUC= 0.712). The other indicators were within close ranges in their ability to predict both systolic and diastolic hypertension. Conclusion: Significant associations were observed between adiposity indicators and hypertension. Moreover, the adiposity indicators were observed to be strong predictors of hypertension in AUC analysis. This highlights the relationship between adiposity and hypertension, and suggests that BMI, WC, WHtR and body fat percentage are good indicators of hypertension in South Asian children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».