<scp>BMI</scp> as a predictor of high fasting blood glucose among people living with <scp>HIV</scp> in the Asia‐Pacific region
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Non‐Asian body mass index (BMI) classifications are commonly used as a risk factor for high fasting blood glucose (FBG). We investigated the incidence and factors associated with high FBG among people living with HIV in the Asia‐Pacific region, using a World Health Organization BMI classification specific to Asian populations. Methods This study included people living with HIV enrolled in a longitudinal cohort study from 2003 to 2019, receiving antiretroviral therapy (ART), and without prior tuberculosis. BMI at ART initiation was categorized using Asian BMI classifications: underweight (<18.5 kg/m 2 ), normal (18.5–22.9 kg/m 2 ), overweight (23–24.9 kg/m 2 ), and obese (≥25 kg/m 2 ). High FBG was defined as a single post‐ART FBG measurement ≥126 mg/dL. Factors associated with high FBG were analyzed using Cox regression models stratified by site. Results A total of 3939 people living with HIV (63% male) were included. In total, 50% had a BMI in the normal weight range, 23% were underweight, 13% were overweight, and 14% were obese. Median age at ART initiation was 34 years (interquartile range 29–41). Overall, 8% had a high FBG, with an incidence rate of 1.14 per 100 person‐years. Factors associated with an increased hazard of high FBG included being obese (≥25 kg/m 2 ) compared with normal weight (hazard ratio [HR] = 1.79; 95% confidence interval [CI] 1.31–2.44; p < 0.001) and older age compared with those aged ≤30 years (31–40 years: HR = 1.47; 95% CI 1.08–2.01; 41–50 years: HR = 2.03; 95% CI 1.42–2.90; ≥51 years: HR = 3.19; 95% CI 2.17–4.69; p < 0.001). Conclusion People living with HIV with BMI >25 kg/m 2 were at increased risk of high FBG. This indicates that regular assessments should be performed in those with high BMI, irrespective of the classification used.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».