Subclassification of obesity for precision prediction of cardiometabolic diseases

Investigadores: Daniel E. Coral, Femke Smit, Ali Farzaneh, Alexander Gieswinkel, Juan Fernandez Tajes, Thomas Sparsø, Carl Delfin, Pierre Bauvin, Kan Wang, Marinella Temprosa, Diederik De Cock, Jordi Blanch, José Manuel Fernández-Real, Rafael Ramos, M. Kamran Ikram, Maria F. Gomez, Maryam Kavousi, Marina Panova-Noeva, Philipp S. Wild, Carla van der Kallen, Michiel Adriaens, Marleen van Greevenbroek, Ilja Arts, Carel Le Roux, Fariba Ahmadizar, Timothy M. Frayling, Giuseppe N. Giordano, Ewan R. Pearson, Paul W. Franks

Año publicación: 2024

Medio: Nature Medicine

Etiquetas: obesidad, metabolismo, instrumental/tecnología

Categorías: Clínica, Epidemiología, Fisiología

La obesidad está asociada a muchas comorbilidades potencialmente mortales. Su perfil de riesgo heterogéneo dificulta la prevención de la obesidad y sus consecuencias patogénicas. En este estudio, se cuantificaron las relaciones heterogéneas entre el índice de masa corporal y diez marcadores de riesgo cardiovascular mediante aprendizaje automático, a partir del cual se desarrollaron y validaron potentes modelos de predicción clínica.

Abrir el Paper