Body mass index and all‐cause mortality in older adults: A scoping review of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
In older age, body composition changes as fat mass increases and redistributes. Therefore, the current body mass index (BMI) classification may not accurately reflect risk in older adults (65+). This study aimed to review the evidence on the association between BMI and all-cause mortality in older adults and specifically, the findings regarding overweight and obese BMI. A systematic search of the OVID MEDLINE and Embase databases was conducted between 2013 and September 2018. Observational studies examining the association between BMI and all-cause mortality within a community-dwelling population aged 65+ were included. Seventy-one articles were included. Studies operationalized BMI categorically (n = 60), continuously (n = 8) or as a numerical change/group transition (n = 7). Reduced risk of mortality was observed for the overweight BMI class compared with the normal BMI class (hazard ratios [HR] ranged 0.41-0.96) and for class 1 or 2 obesity in some studies. Among studies examining BMI change, increases in BMI demonstrated lower mortality risks compared with decreases in BMI (HR: 0.83-0.95). Overweight BMI classification or a higher BMI value may be protective with regard to all-cause mortality, relative to normal BMI, in older adults. These findings demonstrate the potential need for age-specific BMI cut-points in older adults.
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 | 0,007 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».