Relationship Between the Bertin Index to Estimate Visceral Adipose Tissue From Dual‐Energy X‐Ray Absorptiometry and Cardiometabolic Risk Factors Before and After Weight Loss
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to investigate the relationship between visceral adipose tissue (VAT), estimated with the Bertin index obtained from dual-energy X-ray absorptiometry (DXA), with cardiometabolic risk factors before and after a weight loss program and compare it with VAT measured with computed tomography (CT) scan. The study population for this analysis included 92 nondiabetic overweight and obese sedentary postmenopausal women (age: 58.1 ± 4.7 years, BMI: 31.8 ± 4.2 kg/m(2)) participating in a weight loss intervention that consisted of a caloric restricted diet with and without resistance training (RT). We measured (i) VAT using CT scan, (ii) body composition (using DXA) from which the Bertin index was calculated, (iii) cardiometabolic risk factors such as insulin sensitivity (using the hyperinsulinenic-euglycemic clamp technique), peak oxygen consumption, blood pressure, plasma lipids, C-reactive protein as well as fasting glucose and insulin. VAT levels for both methods significantly decreased after the weight loss intervention. Furthermore, no differences in VAT levels between both methods were observed before (88.0 ± 25.5 vs. 83.8 ± 22.0 cm(2)) and after (76.8 ± 27.8 vs. 73.6 ± 23.2 cm(2)) the weight loss intervention. In addition, the percent change in VAT levels after the weight loss intervention was similar between both methods (-13.0 ± 16.5 vs. -12.5 ± 12.6%). Moreover, similar relationships were observed between both measures of VAT with cardiometabolic risk factors before and after the weight loss intervention. Finally, results from the logistic regression analysis consistently showed that fat mass and lean body mass were independent predictors of pre- and post-VAT levels for both methods in our cohort. In conclusion, estimated visceral fat levels using the Bertin index may be able to trace variations of VAT after weight loss. This index also shows comparable relationships with cardiometabolic risk factors when compared to VAT measured using CT scan.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».