Impact of body composition on very-low-density lipoprotein-triglycerides kinetics
Notice bibliographique
Résumé
Upper body obese (UBO) subjects have greater cardiovascular disease risk than lower body obese (LBO) or lean subjects. Obesity is also associated with hypertriglyceridemia that may involve greater production and impaired removal of very-low-density lipoprotein (VLDL)-triglycerides (TG). In these studies, we assessed the impact of body composition on basal VLDL-TG production, VLDL-TG oxidation, and VLDL-TG storage. VLDL-TG kinetics were assessed in 10 UBO, 10 LBO, and 10 lean women using a bolus injection of [1-(14)C]VLDL-TG. VLDL-TG oxidation was measured by (14)CO(2) production (hyamine trapping) and VLDL-TG adipose tissue storage by fat biopsies. Insulin sensititvity was assessed by the hyperinsulinemic-euglycemic clamp technique and body composition by dual X-ray absorptiometry in combination with computed tomography. Hepatic VLDL-TG production was significantly greater in UBO than in lean women [(mumol/min) UBO: 64.8 (SD 40.0) vs. LBO: 42.5 (SD 25.6) vs. lean: 31.8 (SD 13.3), P = 0.04], whereas VLDL-TG oxidation was similar in the three groups and averaged 20% of resting energy expenditure [(mumol/min) UBO: 38.3 (SD 26.5) vs. LBO: 23.5 (SD 13.5) vs. lean: 21.1 (SD 9.7), P = 0.09]. In UBO women, more VLDL-TG was deposited in upper body subcutaneous fat [VLDL-TG redeposition in abdominal adipose tissue (mumol/min): UBO: 5.0 (SD 2.9) vs. LBO: 4.0 (SD 3.2) vs. lean: 1.3 (SD 1.0), ANOVA P = 0.01]; in LBO women, more VLDL-TG was deposited in femoral fat [VLDL-TG redeposition in femoral adipose tissue (mumol/min): UBO: 5.1 (SD 3.1) vs. LBO: 5.8 (SD 4.3) vs. lean: 2.3 (SD 1.5), ANOVA P = 0.04]. Only a small proportion of VLDL-TG (8-16%) was partitioned into redeposition in either group. We found that elevated VLDL-TG production without concomitant increased clearance via oxidation and adipose tissue redeposition contributes to hypertriglyceridemia in UBO women.
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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 | 0,000 |
| 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 ».