Identifying Metabolically Healthy but Obese Individuals in Sedentary Postmenopausal Women
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to compare different methods to identify metabolically healthy but obese (MHO) individuals in a cohort of obese postmenopausal women. We examined the anthropometric and metabolic characteristics of 113 obese (age: 57.3 +/- 4.8 years; BMI: 34.2 +/- 2.7 kg/m(2)), sedentary postmenopausal women. The following methods were used to identify MHO subjects: the hyperinsulinemic-euglycemic clamp (MHO: upper quartile of glucose disposal rates); the Matsuda index (MHO: upper quartile of the Matsuda index); the homeostasis model assessment (HOMA) index (MHO: lower quartile of the HOMA index); having 0-1 cardiometabolic abnormalities (systolic/diastolic blood pressure > or =130/85 mm Hg, triglycerides (TG) > or =1.7 mmol/l, glucose > or =5.6 mmol/l, HOMA >5.13, high-sensitive C-reactive protein (hsCRP) >0.1 mg/l, high-density lipoprotein-cholesterol (HDL-C) <1.3 mmol/l); and meeting four out of five metabolic factors (HOMA < or =2.7, TG < or =1.7 mmol/l, HDL-C > or =1.3 mmol/l, low-density lipoprotein-cholesterol < or =2.6 mmol/l, hsCRP < or =3.0 mg/l). Thereafter, we measured insulin sensitivity, body composition (dual-energy X-ray absorptiometry), body fat distribution (computed tomography scan), energy expenditure, plasma lipids, inflammation markers, resting blood pressure, and cardiorespiratory fitness. We found significant differences in body composition (i.e., peripheral fat mass, central lean body mass (LBM)) and metabolic risk factors (i.e., HDL-C, hsCRP) between MHO and at risk individuals using the different methods to identify both groups. In addition, significant differences between MHO subjects using the different methods to identify MHO individuals were observed such as age, TG/HDL, hsCRP, and fasting insulin. However, independently of the methods used, we noted some recurrent characteristics that identify MHO subjects such as TG, apolipoprotein B, and ferritin. In conclusion, the present study shows variations in body composition and metabolic profile based on the methods studied to define the MHO phenotype. Therefore, an expert consensus may be needed to standardize the identification of MHO individuals.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle