Body Mass Index Mediates the Association between Growth Trajectories and Cardiometabolic Risk in Children
Notice bibliographique
Résumé
Background: Few studies have published mediation analyses to quantify the role concurrent BMI plays in the relationship between growth and cardiometabolic risk (CMR) outcomes. Methods: We used data from a longitudinal cohort study conducted in children aged 0–60 months through The Applied Research Group for Kids (TARGet Kids!) in Canada. Four age and sex standardized BMI (zBMI) trajectories were identified using latent class mixed models. CMR were assessed using a CMR score. Concurrent zBMI was the zBMI measured on the same visit as CMR. Mediation analyses were performed comparing each trajectory with the reference trajectory. Results: One thousand one hundred sixty-five children were included. On average, compared with being in the stable low trajectory, being in the catch-up trajectory was associated with an increased CMR score of 0.42, 0.28 of which was mediated through concurrent zBMI [95% confidence interval (CI) 0.17 to 0.41, p = 0.001]; being in the stable high trajectory was associated with an increased CMR score of 0.23, 0.24 through concurrent zBMI (95% CI 0.18 to 0.31, p < 0.001). Similarly, being in the rapid accelerating trajectory was associated with an increased CMR score of 1.43, 1.18 of which was through concurrent zBMI (95% CI 0.89 to 1.50, p < 0.001). Conclusions: There was a strong evidence that the effect of BMI trajectories on CMR was indirect via concurrent BMI. It is important for researchers to choose the most appropriate analytic method based on the study hypothesis to understand the total or direct effect of growth patterns on cardiometabolic disease risk in children.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».