Longitudinal Associations of Age, Anthropometric and Lifestyle Factors with Serum Total Insulin-Like Growth Factor-I and IGF Binding Protein-3 Levels in Black and White Men: the CARDIA Male Hormone Study
Notice bibliographique
Résumé
Although several studies have assessed cross-sectional correlates of serum insulin-like growth factor-I (IGF-I) and IGF binding protein-3 (IGFBP-3), there are no longitudinal studies of the correlates of long-term changes in these measures. We examined the 8-year longitudinal associations of age, body mass index (BMI), waist circumference, physical activity, number of cigarettes smoked per day, and alcohol intake with serum total IGF-I and IGFBP-3 concentrations in 622 Black and 796 White male participants of the Coronary Artery Risk Development in Young Adults Study who were ages 20 to 34 years at the time of the first IGF measurement. In generalized estimating equation analyses, IGF-I decreased by 5.6 and 5.9 ng/mL per year increase in age for Black and White men, respectively (P< 0.0001), and there was an age-related decline in IGFBP-3 that was stronger in Whites (P < 0.0001) than Blacks (P = 0.21). Average IGF-I (beta = -17.51 ng/mL) and IGFBP-3 (beta = -355.4 ng/mL) levels across all three exams were lower in Blacks than Whites (P < 0.0001). Increased BMI was associated with decreased IGF-I (P < 0.0002), but was not associated with IGFBP-3. There were no meaningful associations with waist circumference. Increased physical activity was associated with a decrease in IGFBP-3 (P < 0.05), but was not associated with IGF-I. In White men, there were weak inverse associations between the number of cigarettes smoked per day with IGF-I (P=0.15) and with IGFBP-3 (P = 0.19), and in Black men, increased alcohol intake was associated with a decrease in IGF-I (P = 0.011). In conclusion, these results support an age-related decline and Black-White difference in serum IGF-I and IGFBP-3 levels. Importantly, they suggest that IGF-I and/or IGFBP-3 levels could be influenced by changes in BMI, and perhaps by physical activity, alcohol intake, and cigarette smoking.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».