Ethnic‐Specific Differences in Abdominal Subcutaneous Adipose Tissue Compartments
Notice bibliographique
Résumé
South Asians have a higher prevalence of cardiovascular disease (CVD) than Europeans. Studies have identified distinct subcompartments of subcutaneous adipose tissue (SAT) that provide insight into the relationship between abdominal obesity and metabolic risk factors in different ethnic groups. Our objective was to determine the relationship between SAT compartments and fat-free mass (FFM) between South Asian and European cohorts, and between men and women. Healthy Europeans and South Asians (n = 408) were assessed for FFM via dual energy X-ray absorptiometry, and SAT areas by computed tomography (CT). SAT was subdivided into superficial subcutaneous abdominal adipose tissue (SSAT) and deep subcutaneous abdominal adipose tissue (DSAT). Linear regression analyses were performed using DSAT and SSAT as separate dependent variables and FFM and ethnicity as primary independent variables adjusting for age, gender, income, education, and smoking status. Results showed that South Asian men had significantly higher amounts of DSAT (median 187.65 cm(2) vs. 145.15 cm(2), P < 0.001), SSAT (median 92.0 cm(2) vs. 76.1 cm(2), P = 0.046), and body fat mass (BFM) (25.1 kg vs. 22.6 kg, P = 0.049) than European men. In a fully adjusted model, South Asians showed significantly greater DSAT at any FFM than Europeans. Women had more SSAT at any given FFM than men and less DSAT at any given FFM than men, irrespective of ethnic background. In conclusion, South Asians had more DSAT than Europeans and men had relatively more DSAT than women. These data suggest that specific fat depots are influenced by ethnicity and gender; therefore, could provide insight into the relationship between ethnicity, gender and subsequent risk for CVD.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».