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Enregistrement W1972683543 · doi:10.1371/journal.pone.0079896

Routine Clinical Measures of Adiposity as Predictors of Visceral Fat in Adolescence: A Population-Based Magnetic Resonance Imaging Study

2013· article· en· W1972683543 sur OpenAlexafffund
Catriona Syme, Michał Abrahamowicz, Gabriel Leonard, Louis Richer, Michel Perron, Suzanne Veillette, Daniel Gaudet, Tomáš Paus, Zdenka Pausová

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à ChicoutimiMcGill UniversityUniversity of TorontoSickKids FoundationMontreal Neurological Institute and HospitalHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoMcGill UniversityHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésWaistMedicineBody mass indexConfoundingCircumferenceInternal medicineAnalysis of varianceMagnetic resonance imagingPopulationBody fat percentageEndocrinologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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