Insulin Resistance, Low Cardiorespiratory Fitness, and Increased Exercise Blood Pressure
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with insulin resistance and low cardiorespiratory fitness are frequently found to have an increased waist circumference and high exercise blood pressure. We tested the hypothesis that the relationships among insulin resistance, low cardiorespiratory fitness, and increased exercise blood pressure may be mediated by an elevated waist circumference. This study included 317 apparently healthy men and women (mean age: 34.8±12.8 years; mean body mass index: 26.1±5.2 kg/m(2)). Exercise blood pressure values were measured using a submaximal ergometer test evaluating physical working capacity. Plasma insulin and glucose levels were measured during a 3-hour oral glucose tolerance test. Multivariate regression analyses showed that waist circumference accounted for 32.8% (P<0.0001) and 45.1% (P<0.0001) of the variance in exercise systolic blood pressure in men and women, respectively. Participants were classified into tertiles according to either insulin response, measured during the oral glucose tolerance test, or fitness levels and then further subdivided into 2 subgroups using sex-specific waist circumference thresholds. Individuals with an increased waist circumference (≥94 cm and ≥80 cm for men and women, respectively) had higher exercise systolic blood pressure compared with individuals with low waist circumference, irrespective of their level of insulin resistance (10.6 versus 6.8, 12.2 versus 7.7, and 13.2 versus 8.7 mm Hg/metabolic equivalent, respectively, for the low, intermediate, and high tertiles; P<0.05) or fitness levels (13.1 versus 8.2, 12.0 versus 7.9, and 10.6 versus 7.1 mm Hg/metabolic equivalent, respectively, for the low, intermediate, and high tertiles; P<0.05). Individuals with a higher waist circumference have elevated exercise systolic blood pressure, regardless of their insulin sensitivity or level of cardiorespiratory fitness.
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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 | 0,000 |
| 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 ».