Serum Adiponectin and Leptin Concentrations in Relation to Body Fat Distribution, Hematological Indices and Lipid Profile in Humans
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the study was to evaluate the relationship between serum adiponectin and leptin concentrations and body composition, hematological indices and lipid profile parameters in adults. The study involved 95 volunteers (BMI from 23.3 to 53 kg/m²). Anthropometric parameters were measured: body weight and height, waist and hip circumference, waist-to-hip ratio, body fat mass (BMF), subcutaneous and visceral fat mass (SFM, VFM), lean body mass (LBM), skeletal muscle mass (SMM). In serum we determined adiponectin and leptin concentrations, extracellular hemoglobin, total bilirubin, as well as lipid metabolism (TCh, HDL-Ch, LDL-Ch, TG). Mean adipokine levels were significantly higher in women (p ≤ 0.01), adiponectin significantly negatively correlated with body height and weight, systolic blood pressure and absolute LBM and SMM values. The same relation was observed for erythroid system indicators and lipid indicators. A positive correlation was exceptionally found between adiponectin and HDL-Ch. LEP negatively correlated with some percentage rates (%LBM, %SMM). Only in women, we observed a positive correlation between LEP and body weight, BMI and WHR. Studies on ADPN and the ADPN/LEP ratio as a valuable complementary diagnostic element in the prediction and prevention of cardiovascular diseases need to be continued.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».