Racial differences in visceral adipose tissue but not anthropometric markers of health-related variables
Notice bibliographique
Résumé
This study sought to determine whether visceral adipose tissue (VAT) and/or its anthropometric surrogates could significantly predict health-related variables (HRV) in overweight Caucasian (CC) (n = 36) and African-American (AA) (n = 30) women. With the use of magnetic resonance imaging, findings showed significantly higher volume and area of VAT (P < 0.0001 for both) as well as higher triacylglycerol (P = 0.009) in CC compared with AA women. Furthermore, VAT volume, race, and VAT volume x race interaction could significantly predict triacylglycerol (P = 0.0094), high-density lipoprotein cholesterol (P = 0.0057), insulin (P = 0.0002), and insulin resistance (P < 0. 0001). Additionally, the VAT volume x race interaction for insulin (P = 0.040) and insulin resistance (P = 0.003) was significant. In a separate analysis, waist circumference and race predicted the identical variables. Our results support the use of volume or area of VAT in predicting HRV in CC women; however, its use in AA women appears limited. In contrast, waist circumference can provide a suitable VAT alternative for both CC and AA women; however, VAT clearly represents the more powerful predictor.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».