Distinct Body Mass Index Trajectories to Young-Adulthood Obesity and Their Different Cardiometabolic Consequences
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Different body mass index (BMI) trajectories that result in obesity may have diverse health consequences, yet this heterogeneity is poorly understood. We aimed to identify distinct classes of individuals who share similar BMI trajectories and examine associations with cardiometabolic health. Approach and Results: Using data on 3549 participants in ALSPAC (Avon Longitudinal Study of Parents and Children), a growth mixture model was developed to capture heterogeneity in BMI trajectories between 7.5 and 24.5 years. Differences between identified classes in height growth curves, body composition trajectories, early-life characteristics, and a panel of cardiometabolic health measures at 24.5 years were investigated. The best mixture model had 6 classes. There were 2 normal-weight classes: normal weight (nonlinear; 35% of sample) and normal weight (linear; 21%). Two classes resulted in young-adulthood overweight: normal weight increasing to overweight (18%) and normal weight or overweight (16%). Two classes resulted in young-adulthood obesity: normal weight increasing to obesity (6%) and overweight or obesity (4%). The normal-weight-increasing-to-overweight class had more unfavorable levels of trunk fat, blood pressure, insulin, HDL (high-density lipoprotein) cholesterol, left ventricular mass, and E/e′ ratio compared with the always-normal-weight-or-overweight class, despite the average BMI trajectories for both classes converging at ≈26 kg/m 2 at 24.5 years. Similarly, the normal-weight-increasing-to-obesity class had a worse cardiometabolic profile than the always-overweight-or-obese class. Conclusions: Individuals with high and stable BMI across childhood may have lower cardiometabolic disease risk than individuals who do not become overweight or obese until late adolescence.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».