Visceral fat and liver fat are independent predictors of metabolic risk factors in men
Notice bibliographique
Résumé
We examined the independent associations among abdominal adipose tissue (AT), liver fat, cardiorespiratory fitness (CRF), and lipid variables in 161 Caucasian men who had a wide variation in adiposity. We measured AT and liver fat by computed tomography and CRF by a maximal exercise test on a treadmill. Visceral AT remained a significant ( P ≤ 0.05) predictor of plasma triglycerides (TG), high-density-lipoprotein cholesterol (HDL-C), and total cholesterol (TC)/HDL-C ratio (TC/HDL-C) after statistical control for abdominal subcutaneous AT, CRF, and alcohol consumption. Abdominal subcutaneous AT was not a significant ( P ≥ 0.05) correlate of any lipid variable after control for visceral AT and CRF. Furthermore, subdivision of subcutaneous AT into deep and superficial depots did not alter these observations. Visceral AT was the strongest correlate of liver fat and remained so after control for abdominal subcutaneous AT, CRF, and alcohol consumption ( r = −0.34, P < 0.01). In contrast, abdominal subcutaneous AT and CRF were not significant ( P > 0.10) correlates of liver fat after control for visceral AT. Visceral AT remained a significant ( P < 0.01) correlate of TG, HDL-C, and TC/HDL-C independent of liver fat. However, liver fat was also a significant correlate ( P ≤ 0.05) of fasting glucose and TG independent of visceral AT. These observations reinforce the importance of visceral obesity in the pathogenesis of dyslipidemia in men, and they suggest that visceral AT and liver fat carry independent health risk.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».