Routine Clinical Measures of Adiposity as Predictors of Visceral Fat in Adolescence: A Population-Based Magnetic Resonance Imaging Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Visceral fat (VF) increases cardiometabolic risk more than fat stored subcutaneously. Here, we investigated how well routine clinical measures of adiposity, namely body mass index (BMI) and waist circumference (waist), predict VF and subcutaneous fat (SF) in a large population-based sample of adolescents. As body-fat distribution differs between males and females, we performed these analyses separately in each sex. DESIGN AND METHODS: VF and SF were measured by magnetic resonance imaging in 1,002 adolescents (482 males, age 12-18 years). Relationships of BMI and waist with VF and SF were tested in multivariable analyses, which adjusted for potentially confounding effects of age and height. RESULTS: In both males and females, BMI and waist were highly correlated with VF and SF, and explained 55-76% of their total variance. When VF was adjusted for SF, however, BMI and waist explained, respectively, only 0% and 4% of VF variance in males, and 4% and 11% of VF variance in females. In contrast, when SF was adjusted for VF, BMI and waist explained, respectively, 36% and 21% of SF variance in males, and 48% and 23% of SF variance in females. These relationships were similar during early and late puberty. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: During adolescence, routine clinical measures of adiposity predict well SF but not VF. This holds for both sexes and throughout puberty. Further longitudinal studies are required to assess how well these measures predict changes of VF and SF over time. Given the clinical importance of VF, development of cost-effective imaging techniques and/or robust biomarkers of VF accumulation that would be suitable in everyday clinical practice is warranted.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».