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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».