Effect of Sarcopenia on Cardiovascular Disease Risk Factors in Obese Postmenopausal Women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare sarcopenic-obese and obese postmenopausal women for risk factors predisposing to cardiovascular disease (CVD) and determine whether there may be a relationship between muscle mass and metabolic risk in obese postmenopausal women. RESEARCH METHODS AND PROCEDURES: In this cross-sectional study, 22 healthy obese postmenopausal women (mean age, 66 +/- 5 years; mean BMI, 27 +/- 3 kg/m(2)) were divided into two groups matched for age (+/-2 years) and fat mass (FM) (+/-2%). Sarcopenia was defined as a muscle mass index of <14.30 kg fat-free mass (FFM)/m(2) (which corresponds to 1 standard deviation below the values of a young reference population), and obesity was defined as an FM of >35% (which corresponds to the World Health Organization guidelines). FM, FFM (measured by DXA), daily energy expenditure (accelerometry), dietary intake (3-day dietary record), and blood biochemical analyses (lipid profile, insulin, glucose, and C-reactive protein) were obtained. Visceral fat mass (VFM) was calculated by the equation of Bertin, which estimates VFM from DXA measurements. RESULTS: Obese women had more FFM (p = 0.006), abdominal FM (p = 0.047), and VFM (p = 0.041) and a worse lipid profile [p = 0.040 for triglycerides; p = 0.004 for high-density lipoprotein (HDL); p = 0.026 for total cholesterol/HDL] than sarcopenic-obese postmenopausal women. Obese women also ingested significantly more animal (p = 0.001) and less vegetal proteins (p = 0.013), although both groups had a similar total protein intake (p = 0.967). DISCUSSION: Sarcopenia seems to be associated with lower risk factors predisposing to CVD in obese postmenopausal women. With the increase in the number of aging people, the health implications of being sarcopenic-obese merit more attention.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».