Insulin secretion and its association with physical activity, fitness and screen time in children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the independent associations of moderate to vigorous physical activity (MVPA), fitness, screen time, and adiposity with insulin secretion in children. DESIGN AND METHODS: Caucasian youth (n = 423/630), 8-10 years old, with at least one obese biological parent, were studied (QUALITY cohort). Insulin secretion was measured using HOMA2-%B, area under the curve (AUC) of insulin to glucose over the first 30 minutes (AUC I/G(t30min)) of the OGTT and AUC I/G(t120min) over 2 hours. Fitness was measured by VO₂peak ; percent fat mass (PFM) by DXA; 7-day MVPA by accelerometry; self-reported screen time included television, video game, or computer use. Models were adjusted for age, sex, season, puberty, PFM, and insulin sensitivity [IS] (HOMA2-IS, Matsuda-ISI). RESULTS: PFM was strongly associated with insulin secretion, even after adjustment for IS: for every 1% increase in PFM, insulin secretion increased from 0.3% to 0.8% across indices. MVPA was negatively associated with HOMA2-%B (P < 0.05), but not with OGTT-derived measures. Fitness was negatively associated with AUC I/G(t120min) (P < 0.05). Screen time showed a trend toward higher HOMA2-%B in girls (P = 0.060). CONCLUSIONS: In children with an obese parent, lower insulin secretion is associated with lower adiposity, higher MVPA, better fitness, and possibly reduced screen time.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».