Prevalence of metabolically unhealthy obesity, overweight, and normal weight and the associated risk factors in a southern coastal region, Iran (the PERSIAN cohort study): a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obesity is a substantial risk factor for cardiovascular and metabolic diseases. Epidemiologic studies have shown that some obese and overweight individuals are metabolically healthy. We aimed to determine the prevalence of metabolically unhealthy obesity (MUO), metabolically unhealthy overweight (MUOW), and metabolically unhealthy normal weight (MUNW) in a southern coastal area of Iran, Bandare-Kong Non-Communicable Diseases (BKNCD) Cohort Study. METHODS: This population-based study included the participants of BKNCD, as part of the Prospective Epidemiological Research Studies in IrAN (PERSIAN). Metabolic health was defined as not fulfilling the metabolic syndrome (MetS) criteria. RESULTS: Among the 3917 participants in this study with the mean age of 48.29 ± 9.39 years, including 1691 (43.2%) males, the age- and sex-standardized prevalence of MUO, MUOW, and MUNW was 13.9, 16.8, and 6.4%, respectively. Binary logistic regression analysis revealed that the adjusted odds of all metabolically unhealthy states were higher in older age groups, except for MUO whose adjusted odds were lower in the 65-70 age group compared to the 55-64 age group. Illiteracy was significantly correlated with MUOW (adjusted OR: 1.43, 95% CI 1.09-1.87, P = 0.010); however, it was not associated with MUO or MUNW. Higher body mass index (BMI) was significantly correlated with MUNW but it was not associated with MUOW or MUO. Higher waist circumference (WC) was also significantly associated with all metabolically unhealthy states. CONCLUSION: The age- and sex-standardized prevalence of MUO, MUOW, and MUNW was 13.9, 16.8, and 6.4%, respectively in the current study. Advanced age and higher WC were significantly correlated with all metabolically unhealthy states, while illiteracy and higher BMI were only associated with MUOW and MUNW, respectively. Metabolic health rather than weight loss should be the focus and objective of public prevention programs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».