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Enregistrement W3172561366 · doi:10.1093/cdn/nzab055_063

Ethnic Differences in the Association Between Body Mass Index and Type 2 Diabetes Risk: A Meta-Analysis of Prospective Cohort Studies

2021· article· en· W3172561366 sur OpenAlexaffabout
María Tinajero, Sarah Jarvis, Jiayue Yu, Tauseef Khan, Vasanti Malik, John L. Sievenpiper, Anthony J. Hanley

Notice bibliographique

RevueCurrent Developments in Nutrition · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Disease and Adiposity
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBody mass indexDemographyMedicineEthnic groupMeta-analysisType 2 diabetesProspective cohort studyCohort studyInternal medicineIncidence (geometry)Subgroup analysisDiabetes mellitusEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The association between body mass index (BMI) and total body adiposity differs across ethnic groups. For instance, South Asians (SA) and East Asians (EA) have lower body fat for a given BMI level than Europeans, while the opposite is true for African-Caribbeans (AC). This suggests that the relationship between BMI and type 2 diabetes (T2D) risk may also vary depending on ethnicity. We conducted a meta-analysis to investigate whether the association between BMI and the risk of T2D differs across ethnic groups. MEDLINE, EMBASE and Web of Science were searched up to July 2020. We included prospective cohort studies of >2 years, which investigated the association between BMI and T2D incidence among adults of a specified ethnicity. Linear and non-linear dose-response meta-analyses were performed using random effects models, with subgroup analyses by ethnicity. The heterogeneity among studies was estimated using the Cochran Q test and I2 statistic. Study quality was assessed with the Newcastle-Ottawa Scale. 54 studies were included. Cohorts were stratified into the following ethnic subgroups: AC (N = 67,453), EA (N = 1,012,135), European (N = 206,424), Indigenous (N = 10,533), Latin American (LA) (N = 4,669), SA (N = 9,395), and Southeast Asian (SEA) (N = 51,129). Linear dose-response associations between 1 kg/m2 increase in BMI and T2D were observed for the SEA (RR = 1.26; 95% CI, 1.10, 1.30) and SA (RR = 1.11; 95% CI: 1.04, 1.19) subgroups with no evidence of departure from linearity. Associations departed from linearity for all other subgroups. At a BMI level of 30 kg/m2, the non-linear dose-response curves for each of the other subgroups displayed the following risk ratios; AC: RR = 3.13 (95% CI, 1.95, 5.02), EA: RR = 2.39 (95% CI, 1.96, 2.92), European: RR = 7.41 (95% CI, 3.88, 14.18), Indigenous: RR = 8.15 (95% CI, 6.07; 10.95), and LA: RR = 12.82 (95% CI, 5.50, 29.92). For all subgroups, there was a high degree of interstudy heterogeneity (I2 > 75%). Our findings indicated that the association between BMI and the risk of T2D differs across ethnic groups, suggesting that ethnic-specific BMI cut-offs could be helpful in identifying cardiometabolic risk profiles across different populations. Canadian Institutes for Health Research.

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)0,000
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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