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Enregistrement W4408343295 · doi:10.1002/oby.24189

<scp>B</scp> <scp>MI</scp> ‐for‐age percentile curves for older adults

2025· article· en· W4408343295 sur OpenAlexaffabout
Hailey R. Banack, Christopher D. Kim, Claire E. Cook, Alexandra Wasser, Jay S. Kaufman, Steven D. Stovitz

Notice bibliographique

RevueObesity · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensMcGill UniversityPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésPercentileOverweightMedicineDemographyCohortPopulationObesityGerontologyBody mass indexYoung adultStatisticsMathematicsInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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