S'abonner

Possible pitfalls in the prediction of weight gain in middle-aged normal-weight individuals: Results from the NDB-K7Ps-study-2 - 31/07/24

Doi : 10.1016/j.orcp.2024.07.004 
Kei Nakajima a, b, 1, , Airi Sekine a, Ryoko Higuchi c, Mai Enokido a, Sadako Matsui a
a Food and Nutrition, Faculty of Human Sciences and Design, Japan Women's University, Bunkyo-ku, Tokyo 112–8681, Japan 
b Saitama Medical Center, Department of Endocrinology and Diabetes, Saitama Medical University, Kawagoe 350–8550, Japan 
c School of Nutrition and Dietetics, Faculty of Health and Social Services, Kanagawa University of Human Services, Yokosuka 238–8522, Japan 

Corresponding author at: Food and Nutrition, Faculty of Human Sciences and Design, Japan Women's University, Bunkyo-ku, Tokyo 112–8681, Japan.Food and Nutrition, Faculty of Human Sciences and Design, Japan Women's UniversityBunkyo-kuTokyo112–8681Japan
Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le Wednesday 31 July 2024

Abstract

Background

The prevalence of obesity has not decreased worldwide and obesity-related morbidities have been increasing steadily. However, few studies have investigated factors contributing to weight gain in normal-weight individuals. Thus, in this community-based cohort study, we aimed to investigate factors contributing to weight gain in normal-weight participants.

Methods

Clinical variables and 10 % increase in weight over 10 years (10 %IBW10Y) were retrospectively investigated in apparently healthy 615,077 normal-weight (body mass index (BMI) 21.0–24.9 kg/m2) participants aged 40–64 years who had regularly undergone health checkup. Machine learning and logistic regression analysis (nested case-control study) were used to predict 10 %IBW10Y.

Results

In total, 6.8 % of men and 8.9 % of women had 10 %IBW10Y (P < 0.0001). The prevalence of obesity (BMI ≥25.0 kg/m2) after 10 years and weight gain were higher in participants with 10 %IBW10Y (72.3 %, 8.9 kg) (case-group) versus those without 10 %IBW10Y (11.5 %, −0.4 kg) (control-group), respectively. Machine learning showed positive contributing factors to 10 %IBW10Y were, in descending order, age early 40 s, current smoking, female sex, low serum triglyceride (≤59 mg/dL), and low glycated hemoglobin (HbA1c) (≤4.9 %). Age early 60 s, non-smoking, male sex, high triglyceride (≥200 mg/dL), and HbA1c 6.0 %−6.9 % were negative contributing factors. Logistic regression analysis showed similar results except for high HbA1c (≥7.5 %) as a positive contributing factor.

Conclusions

In middle-aged individuals with normal weight who undergo regular health check-ups, certain favorable features (female sex, low triglyceride, and low HbA1c), as well as smoking habits that are subject to change in the future, which could lead to weight gain, may be overlooked.

250 <250 words

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Weight gain, Smoking, Glycated hemoglobin, Triglyceride, Machine learning


Plan


© 2024  Publié par Elsevier Masson SAS.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.