A Dyadic Growth Modeling Approach for Examining Associations between Weight Gain and Lung Function Decline
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between body weight and lung function is complex. Using a dyadic multilevel linear modeling approach, treating body mass index (BMI; weight (kg)/height (m)2) and lung function as paired, within-person outcomes, we tested the hypothesis that persons with more rapid increase in BMI exhibit more rapid decline in lung function, as measured by forced expiratory volume in 1 second (FEV1), forced vital capacity (FVC), and their ratio (FEV1:FVC). Models included random intercepts and slopes and adjusted for sociodemographic and smoking-related factors. A sample of 9,115 adults with paired measurements of BMI and lung function taken at ≥3 visits were selected from a pooled set of 5 US population-based cohort studies (1983-2018; mean age at baseline = 46 years; median follow-up, 19 years). At age 46 years, average annual rates of change in BMI, FEV1, FVC, and FEV1:FVC ratio were 0.22 kg/m2/year,-25.50 mL/year,-21.99 mL/year, and-0.24%/year, respectively. Persons with steeper BMI increases had faster declines in FEV1 (r =-0.16) and FVC (r =-0.26) and slower declines in FEV1:FVC ratio (r = 0.11) (all P values < 0.0001). Results were similar in subgroup analyses. Residual correlations were negative (P < 0.0001), suggesting additional interdependence between BMI and lung function. Results show that greater rates of weight gain are associated with greater rates of lung function loss.
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 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 | 0,013 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».