Body Mass Index Trajectories among Adolescents and Young Adults with CKD
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nearly 1 in 5 US children and adolescents have obesity, a risk factor for cardiovascular disease. We examine longitudinal body mass index (BMI) patterns among adolescents and young adults (AYA) with chronic kidney disease (CKD) during the age of transition to adulthood. Methods: We conducted an historical cohort study of AYA with CKD stages 1-5 aged 13-25 at a southeastern health system in the USA. Electronic medical record (EMR) appointment and laboratory data from Jan 2005-May 2015 were extracted, and CKD patients with ≥4 height and weight measurements were included (N=7,978 observations from 255 patients). Age- and sex-specific BMI Z-scores and percentiles were calculated using the 2000 CDC growth chart (normal weight: BMI >5th and <85th percentile; overweight: BMI ≥85th and <95th percentile; obese: BMI >95th percentile). We modeled BMI Z-score as a linear function of age allowing for different intercepts and slopes for adolescents (aged 13-19) and young adults (aged 20-25), adjusting for sex, race/ethnicity, birth year, and CKD etiology (glomerular, non-glomerular, other primary diagnosis). Logistic regression estimated the proportion of patients with overweight or obesity by age. Results: At baseline, patients’ mean age was 14.9 years, 53% were male; 35% had glomerular conditions, 32% non-glomerular conditions, and 33% had other primary diagnoses. BMI Z-scores decreased with age among adolescents (-0.066 standard deviations [SD] per year of age; P = 0.022) and increased with age for young adults (0.170 SD per year of age; P < 0.001). The proportion of adolescents with overweight or obesity did not change with age (P = 0.643), but the proportion of young adults with overweight or obesity increased by 0.037 with each year of age (P < 0.001), reaching 0.62 by age 25. Conclusion: Trends in BMI increase as adolescents with CKD move into young adulthood.Adjusted for age, race/ethnicity, birth year, and CKD etiology. 95% confidence intervals are shaded.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».