Center for Quantitative Obesity Research, Montclair State University, Montclair, New Jersey, SUA

prezice

Departamentul de Matematică, Universitatea Dominicană, River Forest, Illinois, SUA

Centrul Medical al Universității Duke, Carolina de Nord, SUA

Pennington Biomedical Research Center, Louisiana State University System, Baton Rouge, Louisiana, SUA

Pennington Biomedical Research Center, Louisiana State University System, Baton Rouge, Louisiana, SUA

Center for Quantitative Obesity Research, Montclair State University, Montclair, New Jersey, SUA

Pennington Biomedical Research Center, Louisiana State University System, Baton Rouge, Louisiana, SUA

Pennington Biomedical Research Center, Louisiana State University System, Baton Rouge, Louisiana, SUA

Pennington Biomedical Research Center, Louisiana State University System, Baton Rouge, Louisiana, SUA

Center for Quantitative Obesity Research, Montclair State University, Montclair, New Jersey, SUA

Departamentul de Matematică, Universitatea Dominicană, River Forest, Illinois, SUA

Centrul Medical al Universității Duke, Carolina de Nord, SUA

Pennington Biomedical Research Center, Louisiana State University System, Baton Rouge, Louisiana, SUA

Pennington Biomedical Research Center, Louisiana State University System, Baton Rouge, Louisiana, SUA

Center for Quantitative Obesity Research, Montclair State University, Montclair, New Jersey, SUA

Pennington Biomedical Research Center, Louisiana State University System, Baton Rouge, Louisiana, SUA

Pennington Biomedical Research Center, Louisiana State University System, Baton Rouge, Louisiana, SUA

Pennington Biomedical Research Center, Louisiana State University System, Baton Rouge, Louisiana, SUA

Agenții de finanțare: Această cercetare a fost susținută parțial de subvențiile Institutelor Naționale de Sănătate R15 DK090739, U01DK094418, HL45670, John W. Barton Sr. Catedra de genetică și nutriție și un grant al Centrului NORC # 2P30DK072476 intitulat „Programare nutrițională: interacțiuni de mediu și moleculare” sponsorizat de NIDDK.

Dezvăluire: Bouchard: Claude Bouchard este consultant pentru Weight Watchers International și membru al Comitetului consultativ științific al Pathway Genomics. Dhurandhar: Sunt acordate sau au fost solicitate următoarele brevete: (2005) brevetul numărul 6.127.113: Metode și compoziții pentru obezitate virală; (2000) brevet numărul 6.664.050: Metode și compoziții pentru obezitate virală; (2012) numărul brevetului US 8.008.436B2, din 30 august 2011: gena și proteina Adenovirus 36 E4orf1 și utilizările acestora. Brevet provizoriu depus: proteină Adenovirus Ad36 E4orf1 pentru prevenirea și tratamentul bolilor hepatice grase nealcoolice, iulie 2010; și (2008) brevet provizoriu depus: Control glicemic îmbunătățit folosind Ad36E4orf1 și AKT1 Inhibitor. Ianuarie 2012. Thomas: Diana Thomas este consultant pentru Jenny Craig.

Contribuțiile autorului: Conceptul și designul studiului: Thomas, Bouchard. Redactarea manuscrisului: Thomas, Weedermann, Heymsfield, Bouchard. Revizuirea critică a manuscrisului pentru un conținut intelectual important: Thomas, Weedermann, Fuemmeler, Martin, Dhurandhar, Bredlau, Heymsfield, Ravussin, Bouchard. Dezvoltarea modelului: Thomas, Weedermann, Dhurandhar, Ravussin, Bouchard. Analiza matematică: Thomas, Weedermann. Simulări matematice: Bradlau.

Abstract

Obiectiv

Prevalența obezității în Statele Unite pare a fi egală, dar motivele din spatele platoului rămân necunoscute. Înțelegeri mecaniciste pot fi furnizate dintr-un model matematic. Obiectivul acestui studiu este de a modela parametrii multipli cunoscuți ai populației asociați cu modificările claselor indicelui de masă corporală (IMC) și de a stabili condițiile în care prevalența obezității va fi platoul.

Proiectare și metode

A fost dezvoltat un sistem de ecuații diferențiale care prezice tendințele prevalenței obezității la nivelul întregii populații. Modelul ia în considerare atât influențele sociale, cât și cele non-sociale asupra creșterii în greutate, încorporează alți parametri cunoscuți care afectează tendințele obezității și permite creșterea populației specifice fiecărei țări.

Rezultate

Modelul dinamic prezice că: prevalența obezității este o funcție a natalității și a probabilității de a se naște într-un mediu obezogen; prevalența obezității va fi platou independent de strategiile actuale de prevenire; și prevalența SUA a supraponderabilității, obezității și obezității extreme se va întinde până în 2030 la 28%, 32% și respectiv 9%.

Concluzii

Prevalența obezității în SUA se stabilizează și se va întinde, independent de strategiile preventive actuale. Această tendință are implicații importante în evaluarea corectă a impactului diferitelor strategii anti-obezitate care vizează reducerea prevalenței obezității.

Numărul de ori citat conform CrossRef: 34

  • Damien J. Melis, Jose M. Silva, Miguel A. Silvestre, Richard Yeun, Efectele schimbării greutății pasagerilor asupra performanței zborului avionului, Journal of Transport & Health, 10.1016/j.jth.2019.03.003, 13, (41-62), (2019).

Informații suplimentare de sprijin pot fi găsite în versiunea online a acestui articol.

Descrierea numelui de fișier
oby20520-sup-0001-suppinfo.docx205.8 KB Informatie suplimentara

Vă rugăm să rețineți: editorul nu este responsabil pentru conținutul sau funcționalitatea oricăror informații de susținere furnizate de autori. Orice întrebări (altele decât conținutul lipsă) ar trebui să fie adresate autorului corespunzător pentru articol.