Community-Based BMI Screening for Overweight and Obesity in Adults Aged 35 Years and Older in Malaysia: Regression Discontinuity Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Overweight and obesity are major risk factors for numerous chronic diseases, requiring effective prevention and intervention strategies. Community-based BMI screening may enhance awareness of weight status, but its effectiveness remains uncertain. OBJECTIVE: This study aimed to rigorously evaluate the long-term causal effects of community-based BMI screening with a light-touch intervention in Malaysia using a regression discontinuity design (RDD). METHODS: Using data from 2 waves (2013 and 2018) of a Malaysian population-based cohort study (N=6561), we applied a sharp RDD to estimate the causal effects of community-based BMI screening on health outcomes for individuals near the BMI threshold. Participants were aged 35 years or older and completed both follow-ups. The exposure was BMI screening with a light-touch intervention, including height and weight measurement, feedback on results, and referral card distribution. Main outcomes were BMI, blood pressure, and random blood glucose 5 years post intervention, along with health behaviors, health care use, and mental health status. RESULTS: BMI screening and intervention showed no significant impact on BMI after 5 years (0.4 kg/m², 95% CI -0.2 to 0.9, P=.16). Results remained robust after adjusting for covariates (eg, 0.4 kg/m², 95% CI -0.1 to 0.9 with age and sex; 0.5 kg/m², 95% CI -0.1 to 1.0 with demographic covariates) and modifying functional forms (0.4 kg/m², 95% CI -0.2 to 1.1 with quadratic specification). Robustness was also confirmed across different bandwidths, placebo tests, "donut" RDD, and when treating age as either a continuous or categorical variable. Interaction analysis revealed almost no substantial heterogeneity effects. Mechanism analysis and secondary outcomes indicated no significant effects on health behaviors (including smoking, physical activity, diet, and sedentary behavior), health care use (screening, diagnosis, and medication treatment of hypertension and diabetes), mental health outcomes (anxiety, depression, and stress levels), or cardiovascular risk factors (systolic blood pressure, diastolic blood pressure, random blood glucose; eg, systolic blood pressure showed a nonsignificant change of 0.2, 95% CI -3.5 to 4.0 mm Hg). These findings should be interpreted cautiously, as this study was sufficiently powered to detect larger, clinically meaningful changes but may have lacked power to identify more modest effects. CONCLUSIONS: This study is the first to assess the causal effects of population-based BMI screening on long-term health outcomes in a Southeast Asian population. The findings suggest that merely informing individuals of their overweight or obese status and implementing light-touch interventions are insufficient to significantly reduce BMI or drive sustained behavior change. Nonetheless, the results do not exclude the possibility of short-term effects, and more frequent or sustained light-touch interventions may still be effective. Future studies should design more intensive interventions and include larger sample sizes.
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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 | 0,044 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».