Early-Onset of Obesity Model: Impact of Early-Onset Obesity on Comorbidity Risk and Life Expectancy
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Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Early-onset obesity increases the risk of developing comorbidities and decreases life expectancy with many variables such as age of onset, severity, and duration of obesity each having an individual influence. Here, we present findings from a model that aims to assess the impact of early-onset obesity. METHODS: The Early-Onset Obesity Model (EOObesity Model) was built by integrating data from clinical studies with demographic information. It categorizes information into four primary groups: prevalence, morbidity risk, mortality risk, and impact of obesity duration. Type 2 diabetes, cardiovascular events (fatal and nonfatal events, cardiovascular disease, and coronary heart disease), metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease, asthma, obstructive sleep apnea, and cancer were evaluated over a range of age and body mass index (BMI) z-scores. RESULTS: The EOObesity Model provides a systematic approach for estimating the impact of early-onset obesity on risk of comorbidities and on life expectancy by considering individual patient weight trajectories. We test different scenarios to illustrate the potential impact of age of onset and severity of obesity on the risk of various comorbidities, on life expectancy, and on disability-adjusted life years. The model indicates that severe early-onset obesity has a high impact on life expectancy with, for example, up to 42 years of life lost if a patient has a BMI z-score of 4 by the age of 4 years. DISCUSSION: The model and these scenarios underscore the predicted substantially detrimental effects of early-onset and prolonged obesity on life expectancy, and the increased risks of obesity-related comorbidities. They suggest that morbidity and mortality risks increase with obesity duration and severity in a nonlinear manner, thereby supporting the view that early weight-loss intervention and obesity prevention strategies may reduce long-term health risks substantially. .
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle