Adiposity and aerobic fitness are associated with metabolic disease risk in children
Notice bibliographique
Résumé
To examine the relative association of physical activity, cardiorespiratroy fitness (CRF), and adiposity with risk for metabolic disease in prepubescent children. Forty-six prepubescent children (age, 9.4 ± 1.7 years; 24 males) were assessed for adiposity (%fat) via dual-energy X-ray absorptiometry, CRF with a peak graded exercise test, and physical activity using pedometers. Metabolic disease risk was assessed by a composite score of the following factors: waist circumference (WC), mean arterial pressure (MAP), triacylglycerol (TAG), total cholesterol to high-density lipoprotein cholesterol ratio (TC/HDL-C ratio), glucose, and insulin. Adiposity was correlated with metabolic disease risk score, as well as homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA-IR), TAG, TC/HDL-C ratio, WC, insulin, and MAP (r range = 0.33 to 0.95, all p < 0.05). Physical activity was negatively associated with metabolic disease risk score, as well as HOMA-IR, TAG, WC, insulin, and MAP (r range = -0.32 to -0.49, all p < 0.05). CRF was inversely associated with metabolic disease risk score and HOMA-IR, TAG, TC/HDL-C ratio, WC, insulin, and MAP (r range = -0.32 to -0.63, all p < 0.05). Compared across fitness-physical activity and fatness groups, the low-fit-high-fat and the low-activity-high-fat groups had higher metabolic risk scores than both low-fat groups. Regression analyses revealed sexual maturity (β = 0.27, p = 0.044) and %fat (β = 0.49, p = 0.005) were the only independent predictors of metabolic disease risk score, explaining 4.7% and 9.5% of the variance, respectively. Adiposity appears to be an influential factor for metabolic disease risk in prepubescent children, and fitness is protective against metabolic disease risk in the presence of high levels of adiposity.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».