Comparison of different severe obesity definitions in predicting future cardiometabolic risk in a longitudinal cohort of children
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Severe obesity (SO) prevalence varies between reference curve-based definitions (WHO: ≥99th percentile, Centers for Disease Control and Prevention (CDC): >1.2×95th percentile). Whether SO definitions differentially predict cardiometabolic disease risk is critical for proper clinical care and management but is unknown. Design Prospective cohort study Setting SO definitions were applied at baseline (2005–2008, M age =9.6 years, n=548), and outcomes (fasting lipids, glucose, homoeostatic model assessment (HOMA-IR) and blood pressure) were assessed at first follow-up (F1: 2008–2011, M age =11.6 years) and second follow-up (2015–2017, M age =16.8 years) of the Quebec Adipose and Lifestyle Investigation in Youth cohort in Montreal, Quebec. Participants Respondents were youth who had at least one biological parent with obesity. Primary outcome measures Unfavourable cardiometabolic levels of fasting blood glucose (≥6.1 mmol/L), insulin resistance (HOMA-IR index ≥2.0), high-density lipoprotein <1.03 mmol/L, low-density lipoprotein ≥2.6 mmol/L and triglycerides > 1.24 mmol/L. Unfavourable blood pressure was defined as ≥90th percentile for age-adjusted, sex-adjusted and height-adjusted systolic or diastolic blood pressure. Analysis Area under the receiver operating characteristic curve (AUC) and McFadden psuedo R 2 for predicting F1 or F2 unfavourable cardiometabolic levels from baseline SO definitions were calculated. Agreement was assessed with kappas. Results Baseline SO prevalence differed (WHO: 18%, CDC: 6.7%). AUCs ranged from 0.52 to 0.77, with fair agreement (kappa=37%–55%). WHO-SO AUCs for detecting unfavourable HOMA-IR (AUC>0.67) and high-density lipoprotein (AUC>0.59) at F1 were statistically superior than CDC-SO (AUC>0.59 and 0.53, respectively; p<0.05). Only HOMA-IR and the presence of more than three risk factors had acceptable model fit. WHO-SO was not more predictive than WHO-obesity, but CDC-SO was statistically inferior to CDC-obesity. Conclusion WHO-SO is statistically superior at predicting cardiometabolic risk than CDC-SO. However, as most AUCs were generally uninformative, and obesity definitions were the same if not better than SO, the improvement may not be clinically meaningful.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».