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Enregistrement W2087150124 · doi:10.5339/qfarf.2012.bmp83

Association between obesity, cardiometabolic disease biomarkers and innate immunity-related inflammation: Relevance of vitamin D.

2012· article· en· W2087150124 sur OpenAlex
Alaa Badawi, Laura Da Costa, Paul Arora, Bibiana García‐Bailo, Eman Sadoun, Al Anoud M. Al Thani, Mohamed H. Al Thani, Ahmed El‐Sohemy

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueQatar Foundation Annual Research Forum Volume 2012 Issue 1 · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensUniversity of TorontoPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBody mass indexInternal medicineOverweightVitamin D and neurologyObesityHomocysteinePopulationEndocrinologyC-reactive proteinHigh-density lipoproteinCholesterolInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objectives: Obesity is associated with a state of chronic inflammation and increased cardiometabolic disease risk. The present study examined the relationship between body mass index (BMI) and cardiometabolic and inflammatory biomarkers among normal weight, overweight, and obese subjects. Methods: Subjects (n = 1,805, aged 18 to 79 years) from Canada were examined for associations between BMI, cardiometabolic markers [apolipoprotein (Apo) A1, ApoB, low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C), high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C), total cholesterol, total:HDL-C ratio, triglycerides, and glycosylated hemoglobin (HbA1c)], inflammatory factors [C-reactive protein (CRP), fibrinogen, and homocysteine), and 25-hydroxyvitamin D [25(OH)D]. Bootstrap weights for variance and sampling weights for point estimates were applied to account for the complex survey design. Linear regression models adjusted for age, sex, physical activity, smoking status, and ethnicity (in addition to season of clinic visit for vitamin D analyses only) were used to examine the association between cardiometabolic markers, inflammatory factors, and BMI in adults. Results: All biomarkers were significantly associated with BMI (P≤0.001). ApoA1 (β= 0.31, P<0.0001), HDL-C (β=-0.61, P<0.0001), and 25(OH)D (β=-0.25, P<0.0001) were all inversely associated with BMI, while all other biomarkers showed positive linear associations. Different patterns of significant associations were noted for all biomarkers among normal weight, overweight, and obese groups, excluding CRP which was consistently correlated with BMI and showed a significant positive association in the overall population (β=2.80, P<0.0001) and in the normal weight (β=3.20, P=0.02), overweight (β=3.53, P=0.002) and obese (β=2.22, P=0.0002) groups. Interestingly, plasma vitamin D levels were significantly inversely correlated with BMI (β=-0.25±0.06, P<0.0001). Conclusions: There is a distinctive profile of cardiometabolic and inflammatory biomarkers that emerges with obesity as BMI increases from normal weight to obesity. Elucidating these profiles may permit developing an effective approach for early risk prediction of cardiometabolic disease and its prevention based on modulating the corresponding metabolic phenotype in each BMI stage., e.g., by micronutrients such as vitamin D.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle