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Enregistrement W4289711348 · doi:10.1002/oby.23510

<scp>BMI</scp> trajectories, morbidity, and mortality in England: a two‐step approach to estimating consequences of changes in <scp>BMI</scp>

2022· article· en· W4289711348 sur OpenAlexfundno aff
Laura A. Gray, Penny Breeze, Elizabeth A. Williams

Notice bibliographique

RevueObesity · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchool for Public Health ResearchMedical Research CouncilMedical Research Council CanadaNational Institute for Health and Care ResearchDepartment of Health and Social CareGovernment of the United KingdomUniversity College LondonNational Institute for Health and Care Excellence
Mots-clésMedicineOverweightDemographyObesityBody mass indexHealth and Retirement StudyGerontologyStroke (engine)AsthmaHealth Survey for EnglandInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: BMI is known to have an association with morbidities and mortality. Many studies have argued that identifying health risks using single BMI measures has limitations, particularly in older adults, and that changes in BMI can help to identify risks. This study identifies distinct BMI trajectories and their association with the risks of a range of morbidities and mortality. METHODS: The English Longitudinal Study of Aging provides data on BMI, mortality, and morbidities between 1998 and 2015, sampled from adults over 50 years of age. This study uses a growth-mixture model and discrete-time survival analysis, combined using a two-step approach, which is novel in this setting, to the authors' knowledge. RESULTS: This study identified four trajectories: "stable overweight," "elevated BMI," "increasing BMI," and "decreasing BMI." No differences in mortality, cancer, or stroke risk were found between these trajectories. BMI trajectories were significantly associated with the risks of diabetes, asthma, arthritis, and heart problems. CONCLUSIONS: These results emphasize the importance of looking at change in BMI alongside most recent BMI; BMI trajectories should be considered where possible when assessing health risks. The results suggest that established BMI thresholds should not be used in isolation to identify health risks, particularly in older adults.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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