Diagnostic Accuracy of Anthropometric Markers of Obesity for Prediabetes: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Prediabetes is a significant public health concern due to its high risk of progressing to diabetes. Anthropometric measures of obesity, including body mass index (BMI), waist circumference (WC), and waist-to-height ratio (WHtR) have been demonstrated as key risk factors in the development of prediabetes. However, there is a lack of clarity on the diagnostic accuracy and cut-off points of these measures. Objective: To determine the diagnostic accuracy of these anthropometric measures for their most effective use in identifying prediabetes. Methodology: A systematic review (SR) with metanalysis of observational studies was carried out. The search was conducted in four databases: Pubmed/Medline, SCOPUS, Web of Science, and EMBASE. For the meta-analysis, sensitivity and specificity, together with their 95% confidence intervals (CI 95%) were calculated. Results: Among all the manuscripts chosen for review, we had four cross-sectional studies, and three were classified as cohort studies. The forest plots showed the combined sensitivity and specificity for both cross-sectional and cohort studies. For cross-sectional studies, the values were as follows: BMI had a sensitivity of 0.63 and specificity of 0.56, WC had a sensitivity of 0.59 and specificity of 0.58, and WHtR had a sensitivity of 0.63 and specificity of 0.73. In the cohort studies, the combined sensitivity and specificity were: BMI at 0.70 and 0.45, WC at 0.68 and 0.56, and WHtR at 0.68 and 0.56, respectively. All values are provided with 95% confidence intervals. Conclusions: This systematic review and meta-analysis evaluated the diagnostic accuracy of BMI, WC, and WHtR in identifying prediabetes. The results showed variations in sensitivity and specificity, with WHtR having the highest specificity in cross-sectional studies and BMI having improved sensitivity in cohort studies.
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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 | 0,034 | 0,511 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».