Anthropometric indices in predicting 10-year cardiovascular risk among males and females aged 40–74 years in south and southeast Asia: analysis of 12 WHO STEPS survey data
Notice bibliographique
Résumé
Background: The relevance of anthropometric indices in predicting cardiovascular disease (CVD) or CVD risk factors is established across different countries, particularly in the high-income countries. However, past studies severely lacked representation from the south and southeast Asian countries. The main aim of this study was to determine the performance of conventional and new anthropometric indices to best predict 10-year cardiovascular disease (CVD) risk in south Asian and southeast Asian populations. Methods: The present study examined data from 14,532 participants in three south Asian and 13,846 participants (all aged between 40 and 74 years) in six southeast Asian countries, drawn from twelve cross-sectional studies (WHO STEPwise approaches to NCD risk factor surveillance [STEPS] survey data from 2008 to 2019). A Predictive performance of ten anthropometric indices were examined for predicting 10-year CVD risk ≥ 10% (CVD-R ≥ 10%). The 10-year CVD-R ≥ 10% was calculated by utilising the WHO CVD risk non-laboratory-based charts. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was used to identify the optimal anthropometric index. Findings: Among the ten anthropometric indices, a body shape index (ABSI), body adiposity index (BAI), body roundness index (BRI), hip index (HI), and waist-height ratio (WHtR) performed best in predicting 10-year CVD risk among south Asian males and females. Improved performances were found for ABSI, BRI, conicity index (CI), WHtR, and waist-hip ratio (WHR) for 10-year CVD-R ≥ 10% predictions among southeast Asian males. Contrastingly, among southeast Asian females, ABSI and CI demonstrated optimal performance in predicting 10-year CVD-R ≥ 10%. Interpretation: The performance of anthropometric indices in predicting CVD risk varies across countries. ABSI, BAI, BRI, HI, and WHtR showed better predictions in south Asians, whereas ABSI, BRI, CI, WHtR, and WHR displayed enhanced predictions in southeast Asians. Funding: None.
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 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 | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».