Low Cardiorespiratory Fitness Levels and Elevated Blood Pressure
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with poor cardiorespiratory fitness have higher blood pressure than fit individuals. Individuals with low fitness levels also tend to be characterized by higher visceral adiposity compared with physically fit individuals. We tested the hypothesis that the relationship between low fitness and elevated blood pressure could be related, at least in part, to the higher level of visceral adipose tissue often found among unfit individuals. This study included 407 asymptomatic, nondiabetic participants. Visceral adipose tissue was assessed by computed tomography, and fitness was measured by a progressive submaximal physical working capacity test. Participants in the highest visceral adipose tissue tertile showed the highest systolic and diastolic blood pressures, whereas participants in the highest fitness tertile had the lowest blood pressure values (P<0.001). When participants were classified into fitness tertiles and then subdivided on the basis of visceral adipose tissue (high versus low), participants with a high visceral adipose tissue had higher systolic and diastolic blood pressure values (P=0.01), independent of their fitness category. Linear regression analyses showed that age and visceral adipose tissue, but not fitness, predicted systolic blood pressure (r(2)=0.11 [P<0.001], 0.12 [P<0.001], and 0.01 [P value nonsignificant], for age, visceral adipose tissue, and fitness, respectively) and diastolic blood pressure (r(2)=0.17 [P<0.001], 0.14 [P<0.001], and 0.01 [P value nonsignificant], for age, visceral adipose tissue, and fitness, respectively). Individuals with high visceral adipose tissue levels have higher blood pressure, independent of their fitness. Visceral adipose tissue may represent an important clinical target in the management of elevated blood pressure.
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.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».