Association between obesity phenotypes in adolescents and adult metabolic syndrome: Tehran Lipid and Glucose Study
Notice bibliographique
Résumé
Obesity phenotypes can be regarded as an indicator of CVD risk factors. The aim of the present study was to determine the prevalence of adolescents with different obesity phenotypes and the role of obesity phenotypes in prediction of the metabolic syndrome (MetS) in adults. For this population-based cohort study, 2159 adolescents aged 11-18 years were included. Subjects were divided into four obesity phenotype groups: metabolically healthy normal weight (MHNW), metabolically healthy obese (MHO), metabolically unhealthy normal weight (MUNW) and metabolically unhealthy obese (MUO). Cox proportional hazard modelling was used to estimate the incidence of the MetS in adults after a median follow-up of 11·3 years. The incidence rate of the MetS in early adulthood was 111·6 (95 % CI 98·7, 126·3) per 10 000 person-years, with higher values in boys (210·1 (95 % CI 183·0, 241·3)), compared with girls (39·7 (95 % CI 30·2, 52·1)). In the age- and adult BMI-adjusted model, the hazard ratio of the MetS in adulthood for boys was 3·33 (95 % CI 2·08, 5·32) among MUO phenotype followed less than 6 years, 1·71 (95 % CI 1·01, 2·90) among MHO, and 2·52 (95 % CI 1·72, 3·68) among MUNW. All associations were attenuated in girls except for MUO phenotype followed less than 6 years (5·72 (95 % CI 2·14, 15·3)). In conclusion, MUNW and MHO phenotypes in boys, but not in girls, and MUO phenotype in both sexes with less than 6 years of follow-up increased the risk of adult MetS compared with MHNW. It seems that lack of obesity at least in boys does not protect them from MetS development in adulthood.
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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) | 0,000 | 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 ».