<scp>B</scp> <scp>MI</scp> ‐for‐age percentile curves for older adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective The objective of this manuscript is to present BMI‐for‐age percentile curves for men and women aged 45 to 90 years. Methods Weighted empirical percentile estimates were calculated using data from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) comprehensive cohort (2011–2018) according to age and sex. Statistical smoothing procedures were used to generate smoothed curves for the percentile values. Overweight and obesity were defined as BMI greater than the 85th and 95th percentile for age and sex, respectively. Results In order to create BMI‐for‐age percentile curves, n = 56,705 observations were used ( n = 29,961 individuals at baseline and n = 26,744 individuals at the first follow‐up visit). In men, absolute values for BMI percentiles are lower than those in women, and the decline in BMI begins earlier (i.e., at a younger age). In women, the 95th percentile threshold for BMI is highest between ages 59 and 67 years (i.e., 41 kg/m 2 ), and in men, the 95th percentile threshold for BMI is highest between ages 51 and 62 years (i.e., 39 kg/m 2 ). Conclusions BMI‐for‐age percentile curves demonstrate how an individual's BMI value compares with values from a reference population comprising individuals of the same age and sex. This approach has widespread utility to determine eligibility for interventions and as a tool to incorporate into clinical models of care for obesity management in an aging population.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».