The Association between Metabolically Healthy Obesity, Cardiovascular Disease, and All-Cause Mortality Risk in Asia: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the association among metabolically healthy obesity (MHO), cardiovascular disease (CVD)risk, and all-cause mortality in the Asian population. We searched databases from inception to 16 November, 2019 and pooled data using a random-effects model. Subgroup analysis was conducted according to the following comparison groups: MHNW (without overweight or underweight participants) and MHNO (non-obese, including overweight and underweight participants). Nineteen studies were included. The mean Newcastle–Ottawa Scale score was 7.8. Participants with MHO had a significantly higher CVD risk (odds ratio (OR) = 1.36, 95% confidence interval (CI) = 1.13–1.63) and significantly lower risk of all-cause mortality (OR = 0.88, 95% CI = 0.78–1.00) than the comparison group. Subgroup analyses revealed participants with MHO had a significantly higher CVD risk than MHNW participants (OR = 1.61; 95% CI = 1.24–2.08; I2 = 73%), but there was no significant difference compared with MHNO participants (OR, 1.04; 95% CI, 0.80–1.36; I2 = 68%). Participants with MHO had a significantly lower risk of all-cause mortality (OR = 0.83; 95% CI = 0.78–0.88; I2 = 9%) than MHNO participants, but a borderline significantly higher risk of all-cause mortality than MHNW participants (OR = 1.30; 95% CI = 0.99–1.72; I2 = 0%). The CVD risk and all-cause mortality of the MHO group changed depending on the control group. Thus, future studies should select control groups carefully.
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 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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».