Adverse metabolic phenotype of adolescent girls with non‐alcoholic fatty liver disease plus polycystic ovary syndrome compared with other girls and boys
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) and polycystic ovary syndrome (PCOS) share risk associations of adiposity and insulin resistance. We examined the impact of a PCOS diagnosis on the metabolic phenotype of adolescent girls with NAFLD and compared this to girls without PCOS or NAFLD and to age-matched boys. METHODS: Community-based adolescents from the Raine Cohort participated in assessments for NAFLD (572 girls and 592 boys) and PCOS (244 girls). One hundred and ninety-nine girls attended both assessments. RESULTS: Amongst the 199 girls, PCOS was diagnosed in 16.1% and NAFLD in 18.6%. NAFLD was diagnosed in 10.1% of the boys. NAFLD was more prevalent in girls with PCOS than girls without PCOS (37.5% vs 15.1%, P = 0.003). Girls with NAFLD plus PCOS had greater adiposity (waist circumference, body mass index, suprailiac skinfold thickness [SST], serum androgens, high-sensitivity C-reactive protein, ferritin, homeostasis model assessment for insulin resistance (HOMA-IR), and lower serum sex hormone binding globulin levels than girls with NAFLD without a PCOS diagnosis (all P < 0.05). Girls with NAFLD plus PCOS had similar adiposity, HOMA-IR, and adiponectin levels to boys with NAFLD, but more adiposity, serum leptin and HOMA-IR than both girls and boys without NAFLD. PCOS (odds ratios 2.99, 95% confidence intervals 1.01-8.82, P = 0.048) and SST (odds ratios 1.14, 95% confidence intervals 1.08-1.20, P < 0.001) independently predicted NAFLD in adolescent girls, however, serum androgens and HOMA-IR levels did not. CONCLUSIONS: Adolescent girls with NAFLD plus PCOS have a similar metabolic phenotype to boys with NAFLD. Increasing SST and pre-existing PCOS independently predict NAFLD in adolescent girls.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».