Behavioral risk factors in relation to visceral adipose tissue deposition in adolescent females
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize visceral adipose tissue (VAT) and subcutaneous abdominal adipose tissue (SAAT) deposition in girls over the pubertal period and to assess the influence of behavioral risk factors on their deposition. PARTICIPANTS: In total, 41 subjects of mean age of 13.5 years (standard deviation, SD=0.9) were assessed at menarche. At 4 years after menarche, follow-up data were available for 24 of these subjects. METHODS: VAT and SAAT were measured by magnetic resonance imaging (MRI) and total body fat by isotopic dilution of (18)O water at menarche and 4 years after menarche in a subset of subjects enrolled in a larger study of growth and development. Smoking, alcohol use, and physical activity were assessed by self-report at both time points. Smoking, alcohol use, and physical activity at 4 years after menarche were assessed in relation to concurrent VAT and SAAT, and to the 4-year change in VAT and SAAT. RESULTS: Smoking and alcohol use at 4 years after menarche was associated with the change in VAT over the 4-year period, before (p<0.03 and p<0.02, respectively), and after adjustment for total body fat (p<0.01 and p<0.02, respectively). CONCLUSIONS: In addition to the established health risks, smoking and drinking, even at low levels, appear to be associated with increased VAT deposition in adolescent females.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».