Opposite Associations of Trunk and Leg Fat Depots with Plasma Ferritin Levels in Middle-Aged and Older Chinese Men and Women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few data have been published on the associations of ferritin with trunk and leg fat depots. We aimed to investigate these associations in a Chinese population. METHODOLOGY: Trunk fat mass and leg fat mass were determined in a cross-sectional sample of 1,150 Chinese (479 men and 671 women) aged 50-70 years by dual-energy X-ray absorptiometry scan. Fasting plasma ferritin was measured. PRINCIPAL FINDINGS: Plasma ferritin was positively correlated with waist circumference, waist-to-hip ratio, total body fat and trunk fat mass, but inversely correlated with leg fat mass in men (r = 0.16, 0.26, 0.19, 0.22 and -0.12, respectively, all P<0.05) and women (r = 0.16, 0.16, 0.08, 0.17 and -0.12, respectively, all P<0.05). Multivariate regression analysis showed that ferritin levels increased with larger trunk fat mass (β = 0.33 ± 0.08 for men and β = 0.21 ± 0.05 for women, both P<0.001) while decreased with larger leg fat mass (β = -0.12 ± 0.09, P = 0.15 for men; and β = -0.14 ± 0.05, P = 0.005 for women). Moreover, plasma ferritin levels decreased with increasing tertile of leg fat mass among each tertile of trunk fat mass. CONCLUSION: This is the first study to report the opposite associations of trunk and leg fat depots with plasma ferritin levels.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».