Revisiting trajectories of BMI in youth: An in‐depth analysis of differences between BMI and other adiposity measures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Body mass index (BMI) is used to identify trajectories of adiposity in youth, but it does not distinguish fat‐ from fat‐free‐mass. There are other inexpensive measures of adiposity which might better capture fat‐mass in youth The objective of this study is to examine differences between sex‐specific trajectories of BMI and other adiposity indicators (subscapular and triceps skinfold thickness, waist circumference, waist‐to‐height ratio) which may better capture fat‐mass in youth. Methods Data come from four cycles of a longitudinal cohort of 1293 students in Montréal, Canada at ages 12, 15, 17 and 24. Group‐based trajectory models identified sex‐specific adiposity trajectories among participants with data in ≥3 cycles (n = 417 males; n = 445 females). Results There were six trajectory groups in males and females for all five indicators, except for waist circumference (seven) in both sexes and triceps skinfold thickness (four) and waist‐to‐height ratio (five) in females. Most trajectories indicated linear increases; only the skinfold thickness indicators identified a decreasing trajectory. While all indicators identified a trajectory with high levels of adiposity, they differed in the number and relative size of trajectories pertaining to individuals in lower half of the adiposity distribution. Conclusion BMI is a satisfactory indicator of adiposity in youth if the aim of the trajectory analysis is to identify youth with excess adiposity, a known risk factor for cardiometabolic outcomes in adulthood.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».