Adiposity Phenotypes and Associated Cardiometabolic Risk Profile in the Inuit Population of Nunavik
Notice bibliographique
Résumé
The Inuit population of Nunavik is faced with a significant rise in the prevalence of obesity [body mass index (BMI) ≥ 30 kg/m2], but the impact on cardiometabolic health is unclear. The aim of this study was to characterize adiposity phenotypes and explore their associations with cardiometabolic risk factors among Nunavimmiut men and women. We used data obtained from 1296 Inuit who participated in the Qanuilirpitaa? 2017 Nunavik Inuit Health survey. Collected information included demographics, anthropometric measurements including visceral fat level (VFL) measured using electrical bioimpedance, biomarkers, hemodynamics, medical history and medication list. Adjusted population-weighted linear regressions were conducted to assess associations between body fat distribution and cardiometabolic risk factors. The accuracy and cut-off points of anthropometric indices to detect cardiometabolic abnormalities was evaluated by area under the receiver operator characteristic curve (AUROC) and a maximum Youden index analysis. Among Nunavimmiut (mean age 38.8 years [95%CI: 38.4 to 39.3]), obesity was observed in 42.8% of women and 25.6% of men. Compared to men, women presented a higher prevalence of abdominal obesity (78.8% vs. 46.4% in men, p < 0.05) and elevated VFL (54.4% vs. 20.1% with an InBody level ≥ 13, p < 0.05). Indices of global fat distribution and abdominal adiposity including VFL provided poor to moderate ability to detect cardiometabolic abnormalities (AUROC between 0.64 and 0.79). This analysis revealed that despite a high prevalence of abdominal obesity, particularly among women, anthropometric measurements of adiposity are inconsistently associated cardio-metabolic risk factors in Inuit adults of Nunavik.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».