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Enregistrement W4386170655 · doi:10.14740/jem882

Prevalence of Metabolically-Obese Normal-Weight Worldwide: Systematic Review and Meta-Analysis

2023· article· en· W4386170655 sur OpenAlexvenueno aff
Gianella Zulema Zeñas-Trujillo, Irma Trujillo-Ramírez, Jesus Maritza Carhuavilca-Torres, Ronald Espíritu Ayala-Mendívil, Víctor Juan Vera-Ponce

Notice bibliographique

RevueJournal of Endocrinology and Metabolism · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Lifestyle Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisConfidence intervalObesityNormal weightBody mass indexInternal medicineScopusPediatricsMEDLINEOverweight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Obesity causes the loss of body homeostasis and predisposes to the development of disease; some individuals present alterations described even having a normal body mass index (BMI), and these are called thin metabolically obese. The objective was to carry out a systematic review with meta-analysis to determine the prevalence of metabolically-obese normal-weight (MONW) worldwide. Methods: The search for studies was conducted from May to June 2022 in the EMBASE, PubMed, WOS, and Scopus databases. The purification and ordering of data were carried out using the Excel 2016 program, later a meta-analysis with the Stata version 17 program. Results: A total of 408,251 people with normal BMI were identified, of whom 78,054 had a metabolic disorder, and the prevalence after the meta-analysis was 26.78% (95% confidence interval: 18.45 - 36.03) with high heterogeneity (I 2 = 99.86%). Conclusion: The findings of the systematic review confirm a high prevalence of MONW worldwide. J Endocrinol Metab. 2023;13(3):104-113 doi: https://doi.org/10.14740/jem882

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,744
Score d'incertitude au seuil0,574

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,336 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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