Adiponectin, Adiposity, and Insulin Resistance in Children and Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Determinants of adiponectin and its association with insulin resistance (IR) are less well studied in youth than in adults. OBJECTIVES: The objective of the study was to describe, in youth, the age- and sex-specific distribution of adiponectin concentrations and the association with demographic, anthropometric, and lifestyle factors, parental diabetes, and markers of IR. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS: We studied 1632 French Canadian youth aged 9, 13, and 16 yr who participated in the Québec Child and Adolescent Health and Social Survey, a province-wide, school-based survey conducted in 1999. RESULTS: Boys had lower adiponectin concentrations than girls by 17% (P < 0.0001). At age 16 yr, mean adiponectin concentrations were 27.7% (boys, P < 0.0001) and 13.3% (girls, P < 0.0001) lower than at age 9 yr (p(interaction) = 0.009). Mean adiponectin decreased for every unit increase in body mass index (BMI) Z-score by 8.1% in boys and 11.2% in girls (P < 0.0001). Growth-related change in BMI explained half the age effect in boys and all the age effect in girls. Self-reported pubertal status, physical activity, smoking, and parental diabetes were not independently associated with adiponectin. Fasting insulin and homeostasis model assessment-IR were not associated with adiponectin concentration. However, the interaction of adiponectin and BMI Z-score was significant in a multiple regression model of fasting insulin. CONCLUSIONS: Male sex and changes in body fat may be major determinants of the decreasing adiponectin concentrations of growing youth, which are accompanied by a dissociation of adiponectin and markers of IR. The relationship between adiposity and markers of IR is attenuated in those with higher adiponectin concentrations, making adiponectin a potential intervention target or risk marker.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».