Visceral Adiposity Index Is Associated With Cardiometabolic Multimorbidity and Improves Risk Prediction: The English Longitudinal Study of Ageing
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the prospective association of the visceral adiposity index (VAI) with the risk of cardiometabolic multimorbidity (CMM) and to evaluate its utility in CMM risk prediction. METHODS: We analyzed data from 3348 adults (mean age, 63 years; 45.1% male) participating in the English Longitudinal Study of Ageing who were free from hypertension, coronary heart disease, diabetes, and stroke at wave 4 (2008-2009). Visceral adiposity index was calculated with anthropometric and metabolic parameters. Cardiometabolic multimorbidity was defined as the presence of 2 or more of the following conditions at wave 10 (2021-2023): hypertension, cardiovascular disease, diabetes, or stroke. Multivariable logistic regression models were used to estimate odds ratios and 95% CIs. RESULTS: During a 12- to 15-year follow-up period, CMM developed in 197 participants. Restricted cubic spline analysis found a predominantly linear pattern between the VAI and CMM risk (P value for nonlinearity, .062). Each 1 SD increment in VAI was associated with higher odds of CMM (odds ratio, 1.33; 95% CI, 1.19 to 1.50) after adjustment for age, sex, smoking, alcohol intake, systolic blood pressure, total cholesterol level, and handgrip strength. This association persisted after further adjustment for physical activity. The associations were qualitatively similar across VAI tertiles. The VAI significantly improved risk discrimination beyond established risk factors (C-index change, 0.0205 [P=.021] and P value for difference in -2 log likelihood <.001). CONCLUSION: There is a positive association between VAI and CMM risk that is independent of established risk factors and consistent with a linear dose-response pattern. The VAI provides significant improvement in CMM risk prediction beyond established risk factors.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».