<scp>BMI</scp> trajectories, morbidity, and mortality in England: a two‐step approach to estimating consequences of changes in <scp>BMI</scp>
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».