Obesity and <scp>C</scp>‐reactive protein in various populations: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Obesity has been associated with elevated levels of C-reactive protein (CRP), a marker of inflammation and predictor of cardiovascular risk. The objective of this systematic review and meta-analysis was to estimate the associations between obesity and CRP according to sex, ethnicity and age. MEDLINE and EMBASE databases were searched through October 2011. Data from 51 cross-sectional studies that used body mass index (BMI), waist circumference (WC) or waist-to-hip ratio (WHR) as measure of obesity were independently extracted by two reviewers and aggregated using random-effects models. The Pearson correlation (r) for BMI and ln(CRP) was 0.36 (95% confidence interval [CI], 0.30-0.42) in adults and 0.37 (CI, 0.31-0.43) in children. In adults, r for BMI and ln(CRP) was greater in women than men by 0.24 (CI, 0.09-0.37), and greater in North Americans/Europeans than Asians by 0.15 (CI, 0-0.28), on average. In North American/European children, the sex difference in r for BMI and ln(CRP) was 0.01 (CI, -0.08 to 0.06). Although limited to anthropometric measures, we found similar results when WC and WHR were used in the analyses. Obesity is associated with elevated levels of CRP and the association is stronger in women and North Americans/Europeans. The sex difference only emerges in adulthood.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».