Comparing the power of obesity indices to predict cardiovascular diseases at different ages: An application of conditional time-dependent ROC curve in Healthy Heart Cohort of Yazd, Iran.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study was conducted to estimate the power of anthropometric markers to predict 10-year CVD across different age groups in the Yazd Healthy Heart cohort. METHODS: A total of 1,623 individuals aged 20 to 74, who were free of CVD, participated in the study. A conditional time-dependent receiver operating characteristic (ROC) curve was used to estimate the predictive power of anthropometric indices, including the Abdominal Volume Index (AVI), Body Adiposity Index (BAI), and Waist-to-Height Ratio (WHtR), adjusted for age and sex. RESULTS: Of the 1,623 participants, 818 were males (50.40%) and 805 were females (49.60%). The Area Under the Curve (AUC) for the BAI ranged from 0.50 to 0.70 for males aged 40 to 70 years. In females, the BAI biomarker demonstrated considerable to excellent predictive power (AUC > 0.8) for individuals aged 20 to approximately 33 years. For males, AVI and WHtR showed fair to considerable predictive power in participants aged 20 to 30 years. In the age group of 30 to approximately 68 years, the predictive power varied from poor to ineffective, except for individuals close to 50 years old. In females, the predictive power of the AVI and WHtR biomarkers ranged from fair to considerable for those aged 20 to around 33 years. CONCLUSION: This study found that AVI and WHtR can fairly predict 10-year CVD risk in young individuals of both sexes, while the BAI was specifically applicable for predicting risk in young women. These markers are valuable and affordable tools for youth CVD screening.
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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 | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».