The Significance of Relative Fat Mass in Chronic Obstructive Pulmonary Disease Prevalence and Severity: Evidences From Two Cohorts
Notice bibliographique
Résumé
Tingting Tu,1,* Yiting Yu,2,* Yichuan Fan,3,* Xinran Li,4 Zihan Ye,4 Ruizi Xu,2 Yiran Bu,5 Xiuxiu Zhao,1 Xianjing Chen,1 Chunyan Liu,1 Beibei Yu,1 Yage Xu,1 Xiaodiao Zhang,1 Yiben Huang1 1Department of Respiratory and Critical Medicine, The Third Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University, Wenzhou, Zhejiang, People’s Republic of China; 2Renji College, Wenzhou Medical University, Wenzhou, Zhejiang, People’s Republic of China; 3Alberta Institute, Wenzhou Medical University, Wenzhou, Zhejiang, People’s Republic of China; 4The Second School of Medicine, Wenzhou Medical University, Wenzhou, Zhejiang, People’s Republic of China; 5The First School of Medicine, School of Information and Engineering, Wenzhou Medical University, Wenzhou, Zhejiang, People’s Republic of China*These authors contributed equally to this workCorrespondence: Xiaodiao Zhang, Department of Respiratory Medicine, The Third Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University, No. 108 Wansong Road, Wenzhou, Zhejiang, 325000, People’s Republic of China, Email xiaodiao_zhang@126.com Yiben Huang, Department of Respiratory and Critical Medicine, The Third Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University, Wenzhou, People’s Republic of China, Email huangyiben@126.comBackground: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) poses a major global health burden with high morbidity. Relative fat mass (RFM), as a novel body fat measurement indicator, can reflect the distribution of body fat. This study aims to elucidate its associations with COPD prevalence and severity in two cohorts to enhance prevention and treatment strategies.Methods: We retrospectively investigated the medical records of 166 patients with COPD and the data of 2654 subjects from two cohorts. To explore the relative importance of factors in COPD prevalence and severity, we built an extreme gradient boosting (XGBoost) machine-learning model. Logistic regression models were used to assess the relationship between COPD and RFM, with subgroup analysis to clarify the difference across diverse subgroups. Furthermore, restricted cubic spline (RCS) curves were used to explore the exposure-response relationship.Results: Multivariate logistic regression analysis revealed a significant positive association between RFM and COPD prevalence (OR = 1.043, 95% CI: 1.004– 1.083, p = 0.030) and a negative association with COPD severity (OR = 0.892, 95% CI: 0.813– 0.978, p = 0.015). According to the RCS curves, there was no nonlinear association between RFM and COPD prevalence or severity (p for nonlinear = 0.703, p for nonlinear = 0.348).Conclusion: RFM was positively associated with the prevalence of COPD but inversely associated with its severity. Specifically, RFM predicted COPD prevalence more accurately in individuals aged 40– 60 and smokers, while it predicted COPD severity more effectively in those aged ≥ 60.Keywords: relative fat mass, chronic obstructive pulmonary disease, obesity, body mass index, body fat distribution
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».