Effectiveness of Exercise on Visceral Adipose Tissue in Older South Asian Women
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Individuals of South Asian (SA) origin have a greater risk for type 2 diabetes and cardiovascular disease than other ethnic populations. This increased risk is in part explained by the unique obesity phenotype of elevated visceral adipose tissue (VAT) among this population. Aerobic exercise in Europeans is effective at reducing VAT, but this has not been studied in SA, who have some of the lowest levels of physical activity in the world. Therefore, the purpose of this study was to determine whether exercise can reduce VAT given the unique obesity phenotype and associated disease risk in the SA population. METHODS: A total of 75 physically inactive, postmenopausal SA women were randomized to either culturally based (Bhangra dance), standard (gym-based), or control (nonexercise) program for 12-wk. The primary outcome was change in VAT. RESULTS: The average attendance in the culturally based and standard program was 78% ± 33% and 67% ± 25%, respectively. After an intention-to-treat analysis, VAT was not significantly reduced in culturally based (-60 cm, 95% confidence interval [CI] = -172 to 54, P = 0.300) or standard (-98 cm, 95% CI = -216 to 21, P = 0.106) exercise compared with control after adjustment for baseline physical activity and age. In those participants who attended more than two-thirds of the exercise classes, VAT was significantly reduced compared with control (-109 cm, 95% CI = -204 to -13, P = 0.026). CONCLUSION: In intention-to-treat analysis VAT was not significantly reduced after 12 wk of either standard or culturally based exercise. However, attendance in both standard and culturally based exercise was high, and VAT was significantly reduced among SA women who adhered to these programs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».