Understanding the risk of developing weight-related complications associated with different body mass index categories: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Obesity and overweight are major risk factors for several chronic diseases. There is limited systematic evaluation of risk equations that predict the likelihood of developing an obesity or overweight associated complication. Predicting future risk is essential for health economic modelling. Availability of future treatments rests upon a model’s ability to inform clinical and decision-making bodies. This systematic literature review aimed to identify studies reporting (1) equations that calculate the risk for individuals with obesity, or overweight with a weight-related complication (OWRC), of developing additional complications, namely T2D, cardiovascular (CV) disease (CVD), acute coronary syndrome, stroke, musculoskeletal disorders, knee replacement/arthroplasty, or obstructive sleep apnea; (2) absolute or proportional risk for individuals with severe obesity, obesity or OWRC developing T2D, a CV event or mortality from knee surgery, stroke, or an acute CV event. Methods Databases (MEDLINE and Embase) were searched for English language reports of population-based cohort analyses or large-scale studies in Australia, Canada, Europe, the UK, and the USA between January 1, 2011, and March 29, 2021. Included reports were quality assessed using an adapted version of the Newcastle Ottawa Scale. Results Of the 60 included studies, the majority used European cohorts. Twenty-nine reported a risk prediction equation for developing an additional complication. The most common risk prediction equations were logistic regression models that did not differentiate between body mass index (BMI) groups (particularly above 40 kg/m2) and lacked external validation. The remaining included studies (31 studies) reported the absolute or proportional risk of mortality (29 studies), or the risk of developing T2D in a population with obesity and with prediabetes or normal glucose tolerance (NGT) (three studies), or a CV event in populations with severe obesity with NGT or T2D (three studies). Most reported proportional risk, predominantly a hazard ratio. Conclusion More work is needed to develop and validate these risk equations, specifically in non-European cohorts and that distinguish between BMI class II and III obesity. New data or adjustment of the current risk equations by calibration would allow for more accurate decision making at an individual and population level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».