Breast Volume is an Independent Predictor of Visceral and Ectopic Fat in Premenopausal Women
Notice bibliographique
Résumé
It is suggested that a large breast size among women may predict type 2 diabetes risk independent of BMI and waist circumference (WC). The purpose of this study was to determine the independent associations of breast volume with cardiometabolic risk factors and regional fat distribution. A total of 92 overweight or obese premenopausal women (age = 39.9 +/- 6.8 years) underwent full-body magnetic resonance imaging (MRI) for the assessment of breast volume, visceral adipose tissue (VAT), abdominal and lower-body subcutaneous AT (SAT), and intermuscular AT (IMAT), a 2-h oral glucose tolerance test (OGTT), and fasting phlebotomy for assessment of triglyceride, total, high-density lipoprotein-, and low-density lipoprotein-cholesterol levels. Breast volume was not associated with any of the cardiometabolic risk factors assessed (P > 0.05). However, VAT was consistently associated with a number of cardiometabolic risk factors (OGTT glucose, OGTT insulin, and triglyceride levels) after controlling for age, BMI, WC, breast volume, and the other AT depots. In univariate models, breast volume was positively associated with VAT, IMAT, and abdominal and lower-body SAT (P < 0.05). After controlling for age, BMI, and WC level, breast volume remained positively associated with VAT and IMAT (P < 0.05), such that women with the highest breast volume had approximately 1.1 and 1.3 kg more VAT and IMAT, respectively, but no more abdominal or lower-body SAT, by comparison to women with the smallest breast volume. Thus, the previously documented association between breast size and type 2 diabetes risk may be in part explained by excess VAT and/or IMAT deposition.
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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 | 0,000 | 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 ».