Canadian global village reality: Anthropometric surrogate cutoffs and metabolic abnormalities among Canadians of East Asian, South Asian, and European descent
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To test the appropriateness of body mass index (BMI) and waist circumference (WC) cutoff points derived in largely white populations (ie, those of European descent) for detecting obesity-related metabolic abnormalities among East Asian and South Asian Canadians. DESIGN: Cross-sectional survey. SETTING: Primary care and community settings in Ontario. PARTICIPANTS: Canadians of East Asian (n = 130), South Asian (n = 113), and European (n = 111) descent. MAIN OUTCOME MEASURES: Variables for metabolic syndromes, including BMI, WC, body fat percentage, blood pressure, lipid profile, and fasting blood glucose and insulin levels, were measured. Receiver operating characteristics curve analysis was used to generate BMI and WC cutoff points based on various criteria for metabolic syndromes. RESULTS: Adjusting for sex and age, East Asian Canadians had a significantly lower mean BMI (23.2 kg/m 2) and mean WC (79.6 cm) than did those of South Asian (26.1 kg/m 2 and 90.3 cm) and European (26.5 kg/m 2 and 89.3 cm) descent (P < .05). The BMI cutoffs for an increased risk of metabolic abnormalities ranged from 23.1 to 24.4 kg/m 2 in East Asian Canadians; 26.6 to 26.8 kg/m 2 in South Asian Canadians; and 26.3 to 28.2 kg/m 2 in European Canadians. Waist circumference cutoffs for increased risk of metabolic abnormalities were relatively low in East Asian men (83.3 to 85.2 cm) and women (74.1 to 76.7 cm), compared with South Asian men (98.8 cm) and women (90.1 to 93.5 cm), as well as European men (91.6 to 95.2 cm) and women (82.8 to 88.3 cm). CONCLUSION: The BMI and WC cutoffs used for defining risk of metabolic abnormalities should be lowered for East Asian Canadians but not for South Asian Canadians. The World Health Organization ethnic-specific BMI and WC cutoffs should be used with caution, particularly with Asian migrants who have resided in Canada for a long period of time.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».