Exploring New Tools to Risk Classification Among Adults with Several Degrees of Obesity
Notice bibliographique
Résumé
The pandemic of obesity worldwide has been recognized as a very important challenge. Within its complexity the identification of higher risk patients becomes essential since it seems unsustainable trying to offer access to treatment to all people with obesity. Several new approaches have recently been presented as important tools for risk stratification. This research applied some of these tools in a cross-sectional study involving adults with obesity classes I, II, III and super obesity. The participants had their cardiometabolic risk profile assessed. The study included adults with obesity, aged 18 to 50 years (n=404) who were evaluated for anthropometric, body composition, hemodynamic, physical fitness and biochemical assessments. These variables were used to identify the prevalence of risk factors for cardiometabolic diseases according to the classes of obesity, by gender and age group. The results showed a high prevalence of risk factors, especially among the upper classes of obesity (BMI > 35 kg/m2) using single parameters as the waist circumference with almost 90% above the cut-off point. But there were also smaller numbers as the Glycated Hemoglobin whose prevalence was around 30%. Indexes like the atherogenic index of plasma (AIP) had the highest prevalence, with 100% of the male participants identified with increased risk for cardiovascular diseases.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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 ».