Associations of total and abdominal adiposity with risk marker patterns in children at high-risk for cardiovascular disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While body mass index percentiles (BMI%) are commonly used to assess childhood cardiovascular risk, waist circumference percentiles (WC%) are not commonly used nor universally accepted. We tested whether BMI% or WC% should be used to identify risk factor patterns in children at high-risk for developing cardiovascular disease (CVD). A total of 107 children (8-19 years) with cardiovascular risk factors or a family history of CVD were studied. Tobacco exposure, screen-time, blood pressure and anthropometric measures were made, as well as serum risk markers. Principal component analysis (PCA) was used to identify patterns explaining risk factor variance. Multiple linear regression was used to test for associations between risk factor patterns, BMI% and WC%. RESULTS: An adverse lipid pattern (low HDL, high triglycerides and LDL), a pro-inflammatory pattern (high ICAM and TNFαR2), a high blood pressure pattern (high SBP and DBP) and a high Lp(a) pattern were identified. Higher BMI% and WC% were associated with significantly higher levels of the lipid pattern (p < 0.05). BMI% explained 20% of variance in this pattern, whereas WC% explained 22%. When both BMI% and WC% were used together, neither BMI% nor WC% were significantly associated with the lipid pattern. However, BMI% was significantly associated with lower levels of the pro-inflammatory pattern, and WC% was associated higher levels of the pro-inflammatory pattern - together explaining 12% of variance. CONCLUSION: In children at high-risk for CVD, BMI% or WC% explained similar variance in an adverse lipid pattern; however, the combination of BMI% and WC% explained greater variance in a pro-inflammatory pattern than either alone. Both WC% and BMI% should both be used in anthropometric assessments of high-risk children.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».