Lower levels of leptin and adiponectin independent of body mass index in Japanese American women: The Multiethnic Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Ethnic differences in obesity and body fat distribution may contribute to varying chronic disease risks, e.g., for breast cancer and diabetes. To explore if adipokines mediate this connection, we evaluated the relation of body mass index (BMI as defined by WHO) and serum levels of leptin and adiponectin measured by ELISA among 936 white, Japanese American (JA), African American (AA), Latino (LA), and Native Hawaiian (NH) female control participants within the Multiethnic Cohort. BMI differed significantly by ethnicity (p<0.0001). As compared to whites (25.3±5.2 kg/m2), BMI was lower in JA (23.7±3.8 kg/m2) and higher among AA, LA, and NH (28.9±5.8, 28.0±5.2, 28.3±5.9 kg/m2, respectively). Linear models were applied to compare means of log‐transformed biomarkers by adiposity status and ethnicity. In all ethnic groups, leptin was higher in overweight and obese than in normal weight women, whereas adiponectin showed an inverse trend (p<0.0001 for all). JA women had significantly lower leptin and adiponectin levels than whites across the 3 BMI categories; the respective differences between the two ethnic groups were 4.0, 8.7, and 18.9 ng/mL for leptin (p=0.0004) and 5.9, 4.4, and 3.6 μg/mL for adiponectin (p<0.0001). The higher obesity‐related disease risk in JA and other ethnic groups may be in part mediated by differences in adipokine either stemming from endocrine genetics or fat distribution.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».