<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
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: ). 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: ) 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: 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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».