Clustering of body composition, blood pressure and physical activity in Portuguese families
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The purposes of this study were: (i) to identify familial resemblances in body fat, blood pressure (BP) and total physical activity (TPA); (ii) to estimate the magnitude of their genetic and environmental influences; and (iii) to investigate shared familial aggregation among these phenotypes. SUBJECTS AND METHODS: The sample comprised 260 nuclear families from Portugal. Body fat was assessed by bioelectrical impedance. BP was measured by an oscillometric device. TPA was estimated by the Baecke questionnaire. Familial correlation analyses were performed using Generalized Estimating Equations. Quantitative genetic modelling was used to estimate maximal heritability, genetic and environmental correlations. RESULTS: Familial intra-trait correlations ranged from 0.15-0.38. Genetic and common environmental factors explained from 30%--44% of fat mass depots and BP and 24% of TPA. Genetic correlations were significant between BP and the fat mass traits (p < 0.05). Environmental correlations were statistically significant between diastolic BP and total body fat, trunk fat and arm fat (p < 0.05) and TPA and other phenotypes. CONCLUSIONS: The results suggest familial resemblance in the variation of body fat, BP and TPA, showing partial pleiotropic effects in the variation in body fat phenotypes and BP. TPA only shares common environmental influences with BP and body fat traits.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».