Adiposity Is Associated with Blunted Cardiovascular, Neuroendocrine and Cognitive Responses to Acute Mental Stress
Notice bibliographique
Résumé
Obesity and mental stress are potent risk factors for cardiovascular disease but their relationship with each other is unclear. Resilience to stress may differ according to adiposity. Early studies that addressed this are difficult to interpret due to conflicting findings and limited methods. Recent advances in assessment of cardiovascular stress responses and of fat distribution allow accurate assessment of associations between adiposity and stress responsiveness. We measured responses to the Montreal Imaging Stress Task in healthy men (N = 43) and women (N = 45) with a wide range of BMIs. Heart rate (HR) and blood pressure (BP) measures were used with novel magnetic resonance measures of stroke volume (SV), cardiac output (CO), total peripheral resistance (TPR) and arterial compliance to assess cardiovascular responses. Salivary cortisol and the number and speed of answers to mathematics problems in the task were used to assess neuroendocrine and cognitive responses, respectively. Visceral and subcutaneous fat was measured using T(2) (*)-IDEAL. Greater BMI was associated with generalised blunting of cardiovascular (HR:β = -0.50 bpm x unit(-1), P = 0.009; SV:β = -0.33 mL x unit(-1), P = 0.01; CO:β = -61 mL x min(-1) x unit(-1), P = 0.002; systolic BP:β = -0.41 mmHg x unit(-1), P = 0.01; TPR:β = 0.11 WU x unit(-1), P = 0.02), cognitive (correct answers: r = -0.28, P = 0.01; time to answer: r = 0.26, P = 0.02) and endocrine responses (cortisol: r = -0.25, P = 0.04) to stress. These associations were largely determined by visceral adiposity except for those related to cognitive performance, which were determined by both visceral and subcutaneous adiposity. Our findings suggest that adiposity is associated with centrally reduced stress responsiveness. Although this may mitigate some long-term health risks of stress responsiveness, reduced performance under stress may be a more immediate negative consequence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».