Waist Body Mass Index Outperforms Other Anthropometric Indicators in Identifying Obesity Using Bioimpedance
Notice bibliographique
Résumé
Background: While the body mass index (BMI) has been widely used to diagnose overweight and obesity, other anthropometric markers, such as waist circumference (WC), waist-to-height ratio (WHtR), among others, have been proposed as alternative diagnostic measures for obesity. The objective was to determine which anthropometric marker has the best diagnostic accuracy for obesity. Methods: This was a diagnostic test study with the primary analysis in workers of an occupational clinic located in Lima, Peru. The percentage of fat measured by bioimpedance was used as the reference test. The WC, BMI, WHtR, tri-ponderal mass index, new BMI, Clinica Universidad de Navarra-Body Adiposity Estimator (CUN-BAE), and waist BMI (wBMI) were evaluated. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was used as a statistical and graphical method to assess predictive capacity, as well as the area under the curve (AUC) corresponding to each response variable. Sensitivity and specificity, with their 95% confidence intervals (95% CIs), were calculated. Results: In our study on obesity according to the percentage of fat, 780 participants were included. The overall prevalence of obesity was 19.74%. Regarding the diagnostic test analysis, the measure with the highest accuracy in women was wBMI: AUC = 0.783 (95% CI: 0.735 - 0.830), sensitivity = 71.59% (95% CI: 60.98 - 80.69), and specificity = 74.54% (95% CI: 69.45 - 79.18). For men, the measure with the highest accuracy was wBMI: AUC = 0.828 (95% CI: 0.779 - 0.878), sensitivity = 89.39% (95% CI: 79.36 - 95.62), and specificity = 58% (95% CI: 52.19 - 63.65). Conclusions: Our study concludes that wBMI proved to be a superior tool for diagnosing obesity compared to conventional measures such as BMI, WC, WHtR, and other evaluated anthropometric metrics. J Endocrinol Metab. 2024;14(1):13-20 doi: https://doi.org/10.14740/jem918
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».