Abstract P201: Cardiovascular Risk Factor Patterns And Their Associations With Total And Abdominal Obesity In Children Referred To A Cardiology Clinic
Notice bibliographique
Résumé
Background: Excess adipose tissue is associated with abnormal lipids, glucose, blood pressure, and inflammatory factors. In children, body mass index percentiles (BMI%) are commonly used to define adiposity. Although waist circumference percentiles (WC%) have not been universally accepted, they may better reflect visceral fat. The objective of this study was to determine the relationship between BMI% and WC% in identifying risk factor patterns in children at risk for developing cardiovascular disease. Methods: Children (8-19y free of major disorders and medications) with obesity, hypertension, lipid disorders, and/or a family history of premature cardiovascular disease (< 55 years in male and <65 years in female first-degree relatives) were recruited from the Preventive Cardiology clinic at Boston Children’s Hospital (n=150). Lifestyle (physical activity, screen time, tobacco exposure), anthropomorphic (height, weight, WC) and blood pressure (SBP, DBP) measures were made, as well as fasting lipids (total cholesterol, HDL, triglycerides (TG), LDL, VLDL) and inflammatory markers (hs-CRP, ICAM-1, P-selectin, and TNFαR2) from a serum sample. Principal component analysis (PCA) with varimax rotation was used to identify independent patterns explaining risk factor variance. Quintiles of pattern scores were associated with BMI% and WC% using multiple linear regression. Results: PCA identified 4 patterns: lipid (low HDL, high TG and LDL), inflammatory (high ICAM and TNFαR2), blood pressure (high SBP and DBP) and Lp(a) [high Lp(a)]. BMI% was significantly associated with higher levels of the lipid and blood pressure patterns (p<0.03), explaining 15.8% and 4.7% of variance (partial r2) respectively. A higher WC% was associated with significantly higher levels of the lipid pattern (p<0.001), explaining 16.2% of variance. When both BMI% and WC% were used together, neither BMI% nor WC% remained associated with the lipid pattern;, however, BMI% was inversely associated (p=0.02) and WC% positively associated (p=0.01) with the inflammatory pattern. The combined use of BMI and WC explained 12.2% of variance in the inflammatory pattern. Conclusion: In a sample of high-risk children, BMI% or WC% explained similar variance in lipid levels; however, the combined use of BMI% (representing lean body mass) and WC% (representing abdominal fat) together explained greater variance in elevated inflammatory factors than either alone. This suggests that using WC% along with BMI% may contribute to cardiovascular risk assessments of high-risk children.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».