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Enregistrement W3080690601 · doi:10.1371/journal.pone.0237974

Prevalence of normal weight obesity and its associated cardio-metabolic risk factors – Results from the baseline data of the Kerala Diabetes Prevention Program (KDPP)

2020· article· en· W3080690601 sur OpenAlexaff
Nitin Kapoor, Mojtaba Lotfaliany, Thirunavukkarasu Sathish, Kavumpurathu Raman Thankappan, Nihal Thomas, John Furler, Brian Oldenburg, Robyn J. Tapp

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Health and Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésDiabetes mellitusObesityMedicineBaseline (sea)Environmental healthInternal medicineBody mass indexGerontologyBioinformaticsEndocrinologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cardiometabolic disorders are frequently observed among those who have obesity as measured by body mass index (BMI). However, there is limited data available on the cardiometabolic profile of those who are non-obese by BMI but with a high body fat percentage (BFP), a phenotype frequently observed in the Indian population. We examined the prevalence of individuals with normal weight obesity (NWO) and the cardiometabolic profile of NWO individuals at high risk for type 2 diabetes(T2D) in a south Asian population. MATERIAL AND METHODS: In the Kerala Diabetes Prevention Program, individuals aged between 30 to 60 years were screened using the Indian Diabetes Risk Score(IDRS) in 60 rural communities in the Indian state of Kerala. We used data from the baseline survey of this trial for this analysis which included 1147 eligible high diabetes risk individuals(IDRS >60). NWO was defined as BMI within the normal range and a high BFP (as per Asia-pacific ethnicity based cut-off); Non-obese (NO) as normal BMI and BFP and overtly obese (OB) as BMI ≥25 kg/m2 irrespective of the BFP. Data on demographic, clinical and biochemical characteristics were collected using standardized questionnaires and protocols. Body fat percentage was assessed using TANITA body composition analyser (model SC330), based on bioelectrical impedance. RESULTS: The mean age of participants was 47.3 ± 7.5 years and 46% were women. The proportion with NWO was 32% (n = 364; 95% CI: 29.1 to 34.5%), NO was 17% (n = 200) and OB was 51% (n = 583). Among those with NWO, 19.7% had T2D, compared to 18.7% of those who were OB (p value = 0.45) and 8% with NO (p value = 0.003). Among those with NWO, mean systolic and diastolic blood pressure were 129 ± 20; 78 ± 12 mmHg, compared to 127 ± 17; 78±11 mmHg among those with OB (p value = 0.12;0.94) and 120 ± 16; 71±10 mmHg among with NO (p value<0.001; 0.001), respectively. A similar pattern of association was observed for LDL cholesterol and triglycerides. After adjusting for other risk factors, the odds of having diabetes (OR:2.72[95% CI:1.46-5.08]) and dyslipidemia (2.37[1.55-3.64]) was significantly more in individuals with NWO as compared to non-obese individuals. CONCLUSIONS: Almost one-third of this South Asian population, at high risk for T2D, had normal weight obesity. The significantly higher cardiometabolic risk associated with increased adiposity even in lower BMI individuals has important implications for recognition in clinical practice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,550

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations101
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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