Cardiovascular and Metabolic Risk Profile and Acylation-Stimulating Protein Levels in Children with Prader-Willi Syndrome and Effects of Growth Hormone Treatment
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Reports on the cardiovascular and metabolic risk profile in children with Prader-Willi syndrome (PWS) and the effects of GH treatment are scarce. Acylation-stimulating protein (ASP) stimulates glucose uptake and triglyceride storage in adipose tissue. OBJECTIVES: The aim was to study the metabolic and cardiovascular risk profile and ASP levels and to investigate the effects of GH treatment. DESIGN: We conducted a randomized controlled GH trial. Infants and prepubertal children were assigned to receive GH (1 mg/m(2) . d) or to serve as controls for 12 and 24 months, respectively. PATIENTS: Eighty-five children with PWS (mean +/- sd age of 4.9 +/- 3.0 yr) participated in the study. MAIN OUTCOME MEASURES: We measured fat percentage (fat%) with dual-energy x-ray absorptiometry, blood pressure, fasting insulin and glucose levels, serum lipids, and ASP levels. RESULTS: Mean +/- SD fat% was 28.4 +/- 6.2 in infants and 36.9 +/- 8.5 in prepubertal children. Fat% sd score (SDS) was above 2 SDS in 95% of prepubertal children. In addition, 63% of infants and 73% of prepubertal children demonstrated at least one cardiovascular risk factor, defined as hypertension or dyslipidemia. The metabolic syndrome was demonstrated in 5% of all children. Mean +/- sd baseline ASP was 107 +/- 45 nmol/liter (normal < 58 nmol/liter) and correlated with fat mass and TG levels. GH improved fat%SDS and the HDLc/LDLc ratio (P < 0.0001 and P = 0.04). GH had no effect on mean ASP levels in this population. CONCLUSIONS: Many children with PWS had dyslipidemia and high ASP levels. GH improved fat% and high-density lipoprotein cholesterol/low-density lipoprotein cholesterol, but not ASP. High ASP levels may prevent complete normalization of fat%SDS during GH treatment but may contribute in keeping glucose and insulin levels within normal range.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».