Elevation in Cardiovascular Disease Risk in South Asians Is Mediated by Differences in Visceral Adipose Tissue
Notice bibliographique
Résumé
South Asians have a higher risk for cardiovascular disease (CVD) that remains largely unexplained. We hypothesized that the increased CVD risk in South Asians compared to Europeans is mediated through higher levels of visceral adipose tissue (VAT) in South Asians compared to total body fat and subcutaneous abdominal adipose tissue (SAT). South Asians (207) and Europeans (201) underwent assessment for demographics, body fat, and risk factors. Linear regression models were created by sex for each risk factor to explore mediation effects of total body fat, SAT, and VAT adjusted for age, income, smoking, and BMI (menopausal status for women). Mediation was based on changes in the ethnicity β coefficient due to additional adjustment for our adipose variable of interest and the Sobel test for mediation. South Asians had worse lipid, glucose, insulin, and C-reactive protein (CRP) levels than Europeans after adjusting for confounders. Most of these differences remained even after further adjustment by either total body fat or SAT. In contrast, VAT attenuated the ethnic differences in risk factors by 16%-52%. After adjusting for VAT, there were no longer ethnic differences in total cholesterol (TC), LDL-C, TC/HDL-C, glucose, and diastolic blood pressure (BP) in men, and in HDL-C, triglycerides (TG), TC/HDL-C, and homeostasis model (HOMA) in women, and VAT was a significant mediator for these risk factors. Higher levels of risk factors for CVD in South Asians are predominantly because of the unique phenotype of South Asians having greater VAT than Europeans even at the same BMI.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».