Recent trends in adult body mass index and prevalence of excess weight
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Objective</h3> To explore recent body mass index (BMI) trends over time among Canadian adults seen in primary care to identify the best target groups for preventive interventions. <h3>Design</h3> Retrospective descriptive cohort design. <h3>Setting</h3> Data for this study were derived from the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network database. <h3>Participants</h3> All patients aged 18 years and older who had BMI measurements available between 2011 and 2016 were identified. A closed cohort (N = 243 078 unique patients) with a start date of January 1, 2011, was defined. Patients were excluded if key variables were missing or if BMI measurements were 15 kg/m<sup>2</sup> or less or 50 kg/m<sup>2</sup> or greater. <h3>Main outcome measures</h3> The dependent variable for this study was BMI (kg/m<sup>2</sup>). Measured BMI values recorded in electronic medical records were used. A linear mixed-effect estimate was fit to model changes in BMI over time with control of baseline age and sex. <h3>Results</h3> Patients in the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network database experienced a modest increase in mean (95% CI) BMI by 2.1% from 28.5 (28.4 to 28.6) kg/m<sup>2</sup> in 2011 to 29.1 (28.9 to 29.2) kg/m<sup>2</sup> in 2016 (<i>P</i> < .0001). This increase is not a measured difference in BMI in the same individual but reflects the difference in the average BMI of the population in 2011 versus 2016. Male patients had BMI values that were on average 1.02 kg/m<sup>2</sup> higher than those of female patients (<i>P</i> < .0001). Mean BMI values increased most rapidly in young adults (18 to 34 years) compared with older adults. <h3>Conclusion</h3> The findings indicate that current obesity management in primary care is failing to moderate weight trajectories in different groups by age and sex. The results also suggest that younger age groups, in whom accelerated weight gain occurred, should be the target of prevention initiatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».