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Enregistrement W2009382148 · doi:10.2147/dmso.s35115

The association between obesity, cardiometabolic disease biomarkers, and innate immunity-related inflammation in Canadian adults

2012· article· en· W2009382148 sur OpenAlexfundaboutno aff
Alaa Badawi, DaCosta, Arora, Garcia-Bailo, Mohamed A. Karmali, Ahmed El‐Sohemy

Notice bibliographique

RevueDiabetes Metabolic Syndrome and Obesity · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésBody mass indexMedicineObesityOverweightInternal medicinePopulationCholesterolVitamin D and neurologyGerontologyDemographyImmunologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Obesity is associated with a state of chronic inflammation, and increased cardiometabolic disease risk. The present study examined the relationship between body mass index (BMI) and cardiometabolic and inflammatory biomarkers among normal weight, overweight, and obese Canadian adults. METHODS: Subjects (n = 1805, aged 18 to 79 years) from the Canadian Health Measures Survey (CHMS) were examined for associations between BMI, cardiometabolic markers (apolipoprotein [Apo] A1, ApoB, low-density lipoprotein cholesterol [LDL-C], high-density lipoprotein cholesterol [HDL-C], total cholesterol, total cholesterol/HDL ratio [total:HDL-C ratio], triglycerides, and glycosylated hemoglobin [HbA(1c)]), inflammatory factors (C-reactive protein [CRP], fibrinogen, and homocysteine), and 25-hydroxyvitamin D [25(OH)D]. Bootstrap weights for variance and sampling weights for point estimates were applied to account for the complex survey design. Linear regression models adjusted for age, sex, physical activity, smoking status, and ethnicity (in addition to season of clinic visit, for vitamin D analyses only) were used to examine the association between cardiometabolic markers, inflammatory factors, and BMI in Canadian adults. RESULTS: All biomarkers were significantly associated with BMI (P ≤ 0.001). ApoA1 (β = -0.31, P < 0.0001), HDL-C (β = -0.61, P < 0.0001), and 25(OH)D (β = -0.25, P < 0.0001) were inversely associated with BMI, while all other biomarkers showed positive linear associations. Distinct patterns of association were noted among normal weight, overweight, and obese groups, excluding CRP which showed a significant positive association with BMI in the overall population (β = 2.80, P < 0.0001) and in the normal weight (β = 3.20, P = 0.02), overweight (β = 3.53, P = 0.002), and obese (β = 2.22, P = 0.0002) groups. CONCLUSIONS: There is an apparent profile of cardiometabolic and inflammatory biomarkers that emerges as BMI increases from normal weight to obesity. Understanding these profiles may permit developing an effective approach for early risk prediction for cardiometabolic disease.

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)0,001
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations54
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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