The Prevalence of Metabolic Syndrome and Its Relation to Leptin Levels in Obese Children and Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Objective: In this study, we aimed to determine the prevalence of metabolic syndrome (MS) and frequency of metabolic risk factors in pubertal obese children, and to evaluate the relation between metabolic syndrome and plasma leptin levels. Material and Methods: In this study, 451 pubertal children and adolescents aged between 8-18 years admitted with complaints of excess weight. The ones with a body mass index standard deviation score (BMI-SDS) ≥1.81 were included in this study. In all cases, medical history, physical examination, anthropometric measurements, results of biochemical and hormonal assays were evaluated. MS was diagnosed according to International Diabetes Federation (IDF) consensus criteria. Result: Fifty five percent of the study group were males and 45% were females. The median ages for girls and boys were 12.3 (8.0-16.4) and 12.6 (8.9-16.2) years, respectively. There were 89 (19.8%) children with MS. It was found that leptin had a positive relationship with BMI, waist and hip circumference, insulin level, Homeostasis Model Assessment of Insulin Resistance (HOMA-IR) and LDL cholesterol level, and a negative one with age and HDL cholesterol in all obese cases. However no relation was found between leptin and fasting blood glucose and triglyceride levels. On the other hand, leptin was higher in those with hypertension. Conclusion: An increased prevalence of obesity, together with metabolic risk factors such as dyslipidemia and abnormal blood pressure were observed in childhood, contributing to the onset of MS at younger ages. Leptin was markedly elevated in obese patients with MS. At the same time, it was found associated with metabolic risk factors. Therefore a high leptin level may be a risk factor for MS.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».