Clinical Heterogeneity and Transitions of Obesity in Mexico
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: There is large variation in the individual risk of developing obesity-associated comorbidities. While obesity is highly prevalent in Mexico, data on the extent and heterogeneity of its associated comorbidities are lacking. OBJECTIVE: We estimated the prevalence of different obesity-associated comorbidities, and how they have changed over 15 years. METHODS: We gathered data from different editions of nationally representative health and nutrition surveys (ENSANUT) from 2006 to 2022. The prevalence of obesity and the coexistence with diabetes, dyslipidemia, hypertension, depression, and impaired mobility, which are outcomes used in the Edmonton Obesity Staging System (EOSS), which assesses 3 dimensions (medical, mental, and functional) across 5 incremental severity stages, by sex and age groups, were estimated across all included surveys. Metabolically healthy obesity (MHO) was defined as the absence of diabetes, dyslipidemia, and hypertension. RESULTS: A total of 20 758 participants were analyzed. Mean body mass index (BMI) increased progressively at all ages from 30.2 to 31.0 across survey rounds. Depression and impaired mobility were highly prevalent even among MHO individuals. While most people with obesity had at least one detectable abnormality, there was large heterogeneity in the presented comorbidities. The most prevalent EOSS categories were stage 2 for the medical dimension (90.1%), and stage 1 for the functional and mental dimensions (75.1% and 62.9%, respectively). The prevalence of obesity-related comorbidities increased with age but was similar across all surveys. In both sexes, MHO was less likely as age and BMI increased. CONCLUSION: The prevalence of obesity comorbidities has been stable over time in Mexico but increases with age. The rising prevalence of obesity and the aging of the population will cause additional burdens to the population and the health system.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».