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Enregistrement W4386887384 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.34836

Surrogate Adiposity Markers and Mortality

2023· article· en· W4386887384 sur OpenAlexaff
Irfan Khan, Michael Chong, Ann Le, Pedrum Mohammadi‐Shemirani, Robert W. Morton, Christina Brinza, Michel Kiflen, Sukrit Narula, Loubna Akhabir, Shihong Mao, Katherine M. Morrison, Marie Pigeyre, Guillaume Paré

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster UniversityQueen's UniversityImpactThrombosis and Atherosclerosis Research InstitutePopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurrogate endpointMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Body mass index (BMI) is an easily obtained adiposity surrogate. However, there is variability in body composition and adipose tissue distribution between individuals with the same BMI, and there is controversy regarding the BMI associated with the lowest mortality risk. Objective: To evaluate which of BMI, fat mass index (FMI), and waist-to-hip (WHR) has the strongest and most consistent association with mortality. Design, Setting, and Participant: This cohort study used incident deaths from the UK Biobank (UKB; 2006-2022), which includes data from 22 clinical assessment centers across the United Kingdom. UKB British participants of British White ancestry (N = 387 672) were partitioned into a discovery cohort (n = 337 078) and validation cohort (n = 50 594), with the latter consisting of 25 297 deaths and 25 297 controls. The discovery cohort was used to derive genetically determined adiposity measures while the validation cohort was used for analyses. Exposure-outcome associations were analyzed through observational and mendelian randomization (MR) analyses. Exposures: BMI, FMI, and WHR. Main Outcomes and Measures: All-cause and cause-specific (cancer, cardiovascular disease [CVD], respiratory disease, or other causes) mortality. Results: There were 387 672 and 50 594 participants in our observational (mean [SD] age, 56.9 [8.0] years; 177 340 [45.9%] male, 210 332 [54.2%], female), and MR (mean [SD] age, 61.6 [6.2] years; 30 031 [59.3%] male, 20 563 [40.6%], female) analyses, respectively. Associations between measured BMI and FMI with all-cause mortality were J-shaped, whereas the association of WHR with all-cause mortality was linear using the hazard ratio (HR) scale (HR per SD increase of WHR, 1.41 [95% CI, 1.38-1.43]). Genetically determined WHR had a stronger association with all-cause mortality than BMI (odds ratio [OR] per SD increase of WHR, 1.51 [95% CI, 1.32-1.72]; OR per SD increase of BMI, 1.29 [95% CI, 1.20-1.38]; P for heterogeneity = .02). This association was stronger in male than female participants (OR, 1.89 [95% CI, 1.54-2.32]; P for heterogeneity = .01). Unlike BMI or FMI, the genetically determined WHR-all-cause mortality association was consistent irrespective of observed BMI. Conclusions and Relevance: In this cohort study, WHR had the strongest and most consistent association with mortality irrespective of BMI. Clinical recommendations should consider focusing on adiposity distribution compared with mass.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations170
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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