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Enregistrement W2006109780 · doi:10.1249/01.mss.0000113665.40775.35

Cardiorespiratory Fitness is Associated with Lower Abdominal Fat Independent of Body Mass Index

2004· article· en· W2006109780 sur OpenAlexaff
Suzy L Wong, Peter T. Katzmarzyk, Milton Z. Nichaman, Timothy S. Church, Steven N. Blair, Robert Ross

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on Aging
Mots-clésCardiorespiratory fitnessMedicineAbdominal obesityBody mass indexWaistInternal medicineAbdomenAdipose tissueObesityCardiologyEndocrinologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

WONG, S. L., P. T. KATZMARZYK, M. Z. NICHAMAN, T. S. CHURCH, S. N. BLAIR, and R. ROSS. Cardiorespiratory Fitness is Associated with Lower Abdominal Fat Independent of Body Mass Index. Med. Sci. Sports Exerc., Vol. 36, No. 2, pp. 286–291, 2004. Purpose To determine whether, for a given body mass index (BMI), men with high cardiorespiratory fitness (CRF) have lower waist circumference (WC) and less total abdominal, abdominal subcutaneous, and visceral adipose tissue (AT) compared with men with low CRF. Methods Subjects were categorized into HIGH CRF (N = 169) and LOW CRF (N = 124) groups based on age and CRF measured using a maximal treadmill test. Total abdominal, abdominal subcutaneous and visceral AT were measured by computerized tomography. Results For a given BMI, men in the HIGH CRF group had significantly lower WC (P < 0.001), total abdominal (P < 0.001), visceral AT (P < 0.001), and abdominal subcutaneous AT (P < 0.001) compared with men in the LOW CRF group. Conclusion These findings suggest that the ability of CRF to attenuate the health risks associated with BMI may be partially mediated through a reduction in abdominal AT. Accordingly, our observations reinforce the importance of regular physical activity in the prevention and reduction of obesity-related health risk independent of a corresponding reduction in body weight.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,720

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, 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

Citations145
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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