Comparative Analysis of Surrogate Adiposity Markers and Their Relationship With Mortality
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Importance Body mass index (BMI) is an easily obtainable surrogate for adiposity. However, there is substantial variability in body composition and adipose tissue distribution between individuals with the same BMI. Furthermore, previous literature is conflicting regarding the optimal BMI linked with the lowest mortality risk. Objective To determine which of BMI, fat mass index (FMI), and waist-to-hip (WHR) is the strongest and most consistent causal predictor for mortality. Design We created a case-control cohort using all incident deaths from the UK Biobank (UKB; 2006 to 2022). Setting 22 Clinical assessment centres across the United Kingdom. Participants We partitioned UKB British participants (N= 387,672) into a discovery (N = 337,078) and validation cohort (N = 50,594), the latter consisting of 25,297 deaths and 25,297 randomly selected age- and sex-matched controls. The discovery cohort was used to derive genetically-determined adiposity measures while the validation cohort was used for all other analyses. Relationships between exposures and outcomes were analyzed through both observational and Mendelian randomization (MR) analyses to infer causality. Exposures BMI, FMI and WHR. Main Outcomes and Measures All-cause mortality; Cause-specific mortality (cancer, cardiovascular disease (CVD), respiratory disease, or other causes). Results Observational relationships between measured BMI and FMI with all-cause mortality were J-shaped, whereas the relationship with WHR was linear. Genetically-determined WHR had a stronger association with all-cause mortality compared to BMI or FMI (OR per SD increase of WHR (95% CI): 1.51 (1.32 – 1.72); 1.29 (1.20 – 1.38) for BMI, and 1.45 (1.36 – 1.54) for FMI, heterogeneity P <0.05), and exhibited a stronger effect in males than females (males: 1.89 [1.54 – 2.52], females: 1.20 [1.06-1.30], heterogeneity P <0.05). Unlike BMI or FMI, the relationship between genetically-determined WHR and all-cause mortality was consistent irrespective of observed BMI (heterogeneity P > 0.05). Conclusions and Relevance WHR has the strongest and most consistent causal association with risk of mortality irrespective of BMI, with the effect being stronger in males than females. Clinical recommendations and interventions should prioritize adiposity distribution rather than mass. Key Points Question Among body mass index (BMI), fat mass index (FMI), or waist-to-hip (WHR) ratio, what is the optimal adiposity measure for predicting mortality outcomes in adults? Findings In this Mendelian randomization study consisting of 387,672 British adult participants from the UK Biobank (UKB), WHR was found to have the strongest and most consistent causal relationship with all-cause and cause-specific mortality. Meaning WHR was the most robust predictor of mortality risk and may serve as a more appropriate target for health care intervention.
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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 | 0,014 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».