SMRT: 腰と身長の比率を予測するためにボディマス指数 (BMI) を上回るスマートな質量比技術

科学分野:

• アントロポメトリー・アンソポメトリー
• 公衆衛生は公衆衛生である.
• 心血管疾患のリスク評価

背景:

• 腰高比 (WHtR) は,BMIよりも中心的な肥満と心代謝リスクのより良い指標です.
• WHtRの臨床的使用は,腰周りの測定が一貫していないため制限されています.

研究 の 目的:

• 高さと体重のみを用いてWHtRを推定するための単純な人類測定モデルであるSMRTの開発と検証.
• 中枢脂肪および心代謝リスクの評価のための臨床的に実用的なツールを提供すること.

主な方法:

• 代表的な成人のサンプル (n=22,109) の4つのNHANESサイクル (2015-2023) のデータをプールした.
• 身長と体重からWHtRを推定するための線形回帰モデル (SMRT) を開発しました.
• 関連性,予測誤差 (RMSE,MAE),およびリスクカテゴリー分類の精度を使用してモデルのパフォーマンスを評価し,BMIと比較した.

主要な成果:

• SMRTモデル (WHtR_est = 1.271 + 0.00470 ×重量 (kg) - 0.634 ×高さ (m)) は,測定されたWHtR (r=0.925) と強い相関を示しました.
• SMRTは,相関性 (r=0.913) と分類精度 (78.2%対64.4%) でBMIを上回った.
• SMRTは,BMI (78.1%) と比較して,高いWHtR (≥0.50) を検出するための予測誤差が低く,高い感度 (90.3%) を示しました.

結論:

• SMRTは,身長と体重からWHtRを推定するためのシンプルで堅牢で臨床的に実用的なモデルです.
• このモデルは,中央脂肪および心代謝リスクのための貴重なスクリーニングツールとして機能し,特に腰周りのデータが欠けている場合に役立ちます.
• SMRTは,肥満に関連する健康リスクの評価を強化します.