Prevalence of sarcopenic obesity and association with metabolic syndrome in an adult Iranian cohort: The Fasa PERSIAN cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Sarcopenic obesity (SO) is characterised by a concomitant high fat mass (FM) and low fat free mass (FFM) leading to an increased cardio-metabolic risk. This analysis aims to estimate the SO prevalence in Iranian adults and evaluate the association of SO with metabolic syndrome (MetS) risk. This cross-sectional analysis included 4296 subjects (age 35-70 years, 55.2% females). Body composition parameters, measured by bioelectrical impedance included: FM, FFM, appendicular lean mass (ALM) and skeletal mass index. SO was classified according to five criteria: (1) FM%-SMI; (2) FM%-ALM/% weight (wt%); (3) FM%-ALM/body mass index (BMI); (4) Residuals of ALM and FM and (5) FM/FFM Ratio. Multivariate logistic regression was applied to explore the association between SO models with MetS risk stratified by gender. Receiving operating characteristic (ROC) curves were used to identify the best FM/FFM ratio cut-off value for detecting MetS cases in males and females. The prevalence of SO varied between 4% and 26% depending upon the classification method. The prevalence of MetS was 12.8% and 31.6% in males and females, respectively. SO models based on ALM/wt% and FM/FFM ratio showed the strongest association with MetS risk in males (OR: 11.5, 95%CI: 7.5-17.7, p < 0.001 and OR: 10.1, 95%CI: 6.9-14.7, p < 0.001, respectively) and females (OR: 4.1, 95%CI: 3.0-5.6, p < 0.001 and OR: 4.6, 95%CI: 3.5-5.9, p < 0.001, respectively). SO is a prevalent condition in an adult Iranian population and the ALM/wt% and the FM/FFM ratio models of SO appeared to be associated with higher MetS risk.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».