Subdivision of the Subcutaneous Adipose Tissue Compartment and Lipid‐Lipoprotein Levels in Women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to compare the relative importance of computed tomography-measured abdominal fat compartment areas, including adipose tissue located posterior to the subcutaneous Fascia, in predicting plasma lipid-lipoprotein alterations. RESEARCH METHODS AND PROCEDURES: Areas of visceral as well as subcutaneous deep and superficial abdominal adipose tissue were measured by computed tomography in a sample of 66 healthy women, ages 37 to 60 years, for whom a detailed lipid-lipoprotein profile was available. RESULTS: Strong significant associations were observed between visceral adipose tissue area and most variables of the lipid-lipoprotein profile (r = -0.25, p < 0.05 to 0.62, p < 0.0001). Measures of hepatic lipoprotein synthesis such as very-low-density lipoprotein-triglyceride and cholesterol content as well as total and very-low-density lipoprotein-apolipoprotein B levels were also strongly associated with visceral adipose tissue area (r = 0.57, 0.57, 0.61, and 0.62, respectively, p < 0.0001). Significant associations were found between these variables and the deep subcutaneous adipose tissue area or DXA-measured total body fat mass. However, the correlation coefficients were of lower magnitude compared to those with visceral adipose tissue area. Multivariate regression analyses demonstrated that visceral adipose tissue area was the strongest predictor of lipid-lipoprotein profile variables (7% to 48% explained variance, 0.02 > or = p < or = 0.0001). DISCUSSION: Although previous studies have generated controversial data as to which abdominal adipose tissue compartment was more closely associated with insulin resistance, our results suggest that visceral adipose tissue area is a stronger correlate of other obesity-related outcomes such as lipid-lipoprotein alterations.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».