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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».