Computed tomography-measured adipose tissue attenuation and area both predict adipocyte size and cardiometabolic risk in women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the ability of CT-derived measurements including adipose tissue attenuation and area to predict fat cell hypertrophy and related cardiometabolic risk. METHODS: Abdominal adipose tissue areas and radiologic attenuation were assessed using 4 CT images in 241 women (age: 47 years, BMI: 26.5 kg/m(2)). Fat cell weight was measured in paired VAT and SAT samples. Fasting plasma lipids, glucose and insulin levels were measured. RESULTS: Adipose tissue attenuation was negatively correlated with SAT (r=-0.46) and VAT (r=-0.67) fat cell weight in the corresponding depot (p<0.0001 for both). Women with visceral adipocyte hypertrophy had higher total-, VLDL-, LDL- and HDL-triglyceride and apoB levels as well as a higher cholesterol/HDL-cholesterol ratio, fasting glucose and insulin levels compared to women with smaller visceral adipocytes. Adjustment for VAT area minimized these differences while subsequent adjustment for attenuation eliminated all differences, with the exception of fasting glycaemia. In SAT, adjustment for VAT area and attenuation eliminated all adipocyte hypertrophy-related alterations except for fasting hyperglycaemia. CONCLUSION: CT-derived adipose tissue attenuation and area both contribute to explain variation in the cardiometabolic risk profile associated with the same biological parameter: visceral fat cell hypertrophy.
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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 | 0,003 |
| 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 ».