Performance of waist-to-height ratio as a screening tool for identifying cardiometabolic risk in children: a meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To provide the latest evidence of performance and robustness of waist-to-height ratio (WHtR) in discriminating clusters of cardiometabolic risk factors (CMRs) and promote WHtR in routine primary health care practice in children, a meta-analysis was used. Methods Searches was performed in eight databases from inception to July 03, 2020. Inclusion criteria were: (1) observational study, (2) children and adolescents, (3) provided WHtR measurements, (4) had CMRs as outcomes, and (5) diagnostic studies. Exclusion criteria were: (1) non-original articles, (2) unable to extract 2 × 2 contingency tables, (3) not in English or Chinese language, (4) populations comprising clinical patients, or (5) duplicate articles. WHtR cutoff points, 2 × 2 contingency tables were extracted from published reports. Outcomes included: CMR clusters of at least three CMRs (CMR 3 ), two (CMR 2 ), one (CMR 1 ), and CMR components. Bivariate mixed-effects models were performed to estimate the summarised area under the curves (AUSROC) with 95% CI s and related indexes. We conducted subgroup analyses by sex and East Asian ethnicity. Results Fifty-three observational studies were included. The AUSROC reached 0.91 (95% CI : 0.88–0.93), 0.85 (95% CI : 0.81, 0.88) and 0.75 (95% CI : 0.71, 0.79) for CMR 3 , CMR 2 , and CMR 1 , respectively. The pooled sensitivity and specificity for CMR 3 reached 0.84 and exceeded 0.75 for CMR 2 . For CMR 1 , the sensitivity achieved 0.55 with 0.84 for specificity. We had similar findings for our subgroup and sensitivity analyses. Conclusions WHtR shows good and robust performance in identifying CMRs clustering across racial populations, suggesting its promising utility in public health practice globally.
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.
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) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| 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 découle