The Relationship Between Different Subcutaneous Adipose Tissue Layers, Fat Mass and Leptin in Obese Children and Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
We studied the relationships of subcutaneous adipose tissue layers (SAT-layers), body fat mass (FM) and waist-to-hip ratio (WHR) with leptin in obese children and adolescents. Twenty-nine obese children and adolescents (12 boys: age: 11.3 +/- 3.7 yr; body mass index [BMI]: 28.5 +/- 4) and 17 girls (age: 12.2 +/- 2.2 yr; BMI: 29.8 +/- 4.7) (mean +/- SD) were studied. FM was estimated by bioelectrical impedance. SAT-layers were determined at 15 different body sites from 1-neck to 15-calf by the Lipometer optical device. Leptin and insulin were determined by RIA. Maturity was associated with a greater thickness of certain SAT-layers from the upper body and with a lower thickness of SAT-layers from the abdominal region and lower extremities. Significant correlations were found for all estimates of adiposity and leptin (all p<0.001). Waist and hip circumferences were not correlated to leptin after adjustment for FM. SAT-layers from the upper body were significantly and positively correlated to leptin. Multiple regression analysis revealed FM as a main contributor to the variation in leptin (R2=0.53, p<0.0001). FM together with SAT-layers 5-front chest and 13-rear thigh explained 72% of the variation in leptin (p<0.0001). In a body fat distribution model, hip circumference together with SAT-layers 4-upper back and 2-triceps explained 75% of the variation in leptin (p< 0.0001). The results suggest that SAT-layers and their topography are main determinants for leptin in obese children and adolescents. Maturity in obese children is associated with higher values of upper body SAT-layers and lower values of abdominal and lower extremities SAT-layers. Whether leptin is under the control of certain subcutaneous adipose tissue depots from the upper body remains to be elucidated by longitudinal studies.
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 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 ».