The Influence of Urinary Concentrations of Organophosphate Metabolites on the Relationship between BMI and Cardiometabolic Health Risk
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The objective was to determine whether detectable levels of OP metabolites influence the relationship between BMI and cardiometabolic health. This cross-sectional study was conducted using 2227 adults from the 1999-2008 NHANES datasets. Urinary concentrations of six dialkyl phosphate metabolites were dichotomized to above and below the detection limit. Weighted multiple regression analysis was performed adjusting for confounding variables. Independent of BMI, individuals with detectable metabolites had higher diastolic blood pressure (for dimethylphosphate, diethylphosphate, and diethyldithiophosphate; P < 0.05), lower HDL (for diethyldithiophosphate; P = 0.02), and higher triglyceride (for dimethyldithiophosphate; P = 0.05) than those below detection. Contrarily, those with detectable dimethylthiophosphate had better LDL, HDL, and total cholesterol, independent of BMI. Individuals at a higher BMI range who had detectable diethylphosphate (interaction: P = 0.03) and diethylthiophosphate (interaction: P = 0.02) exhibited lower HDL, while little difference existed between OP metabolite detection statuses at lower BMIs. Similarly, individuals with high BMIs and detectable diethylphosphate had higher triglyceride than those without detectable levels, while minimal differences between diethylphosphate detection statuses were observed at lower BMIs (interaction: P = 0.02). Thus, cardiometabolic health outcome differs depending on the specific OP metabolite being examined, with higher BMIs amplifying health risk.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle