MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415439446 · doi:10.1007/s11357-025-01954-6

Comparative evaluation of relative fat mass and body mass index in predicting cardiometabolic multimorbidity in older adults: results from the English Longitudinal Study of Ageing

2025· article· en· W4415439446 sur OpenAlexaff
Setor K. Kunutsor, Sae Young Jae, Richard S. Dey, Jari A. Laukkanen

Notice bibliographique

RevueGeroScience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesGovernment of the United Kingdom
Mots-clésBody mass indexWaistLongitudinal studyConfidence intervalOdds ratioAgeingOddsObesityFat massLean body mass

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relative fat mass (RFM) is a more accurate measure of body fat percentage than body mass index (BMI). However, its association with cardiometabolic multimorbidity (CMM) and its predictive value have not been examined. This study evaluated and compared the associations and predictive utility of RFM and BMI for CMM. We analyzed data from 3,348 adults (mean age 64 years; 45.1% male) in the English Longitudinal Study of Ageing who were free of hypertension, coronary heart disease, diabetes, and stroke at wave 4 (2008-2009). RFM was derived from height and waist circumference. CMM was defined at wave 10 (2021-2023) as the presence of two or more of hypertension, cardiovascular disease, diabetes, or stroke. Odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs) and measures of discrimination were estimated. Over 12-15 years of follow-up, 197 participants developed CMM. Restricted cubic spline models showed linear dose-response relationships for both RFM and BMI (p for nonlinearity > .05). Higher RFM was strongly associated with CMM (per 1-SD increase: OR 1.66, 95% CI 1.29-2.15; top vs bottom tertile: OR 2.70, 95% CI 1.46-4.99). Associations for BMI were weaker (per 1-SD increase: OR 1.28, 95% CI 1.12-1.47; top vs bottom tertile: OR 1.88, 95% CI 1.24-2.85). Adding RFM to a conventional risk model modestly increased discrimination (ΔC-index = 0.0088, p = .29) and significantly improved model fit (-2 log likelihood, p < .001). Corresponding values for BMI were ΔC-index = 0.0049 (p = .46) and -2 log likelihood (p < .001). The C-index gain from RFM was 0.0039 greater than BMI (p = .39). In an older UK population, RFM was a stronger indicator and predictor of CMM risk than BMI.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeroScienceMême sujetChronic Disease Management StrategiesTravaux en français237 207