Abdominal Obesity Impairs Vasodilation and Insulin Sensitivity in Young Women
Notice bibliographique
Résumé
Insulin-stimulated increases in vasodilation may enhance glucose uptake, however, whether these hemodynamic actions occur under normal physiological conditions and how they are affected by obesity remains unclear. PURPOSE: To determine if ingestion of glucose (75 g) can stimulate sufficient insulin release to increase superficial femoral artery (SFA) vasodilation and leg vascular conductance (VCd) and if this response is affected by fat distribution in obesity (android vs gynoid). METHODS: Subjects (lean: 21±1.0 %fat, 0.82±0.02 WHR, n=8; gynoid: 35±2.4 %fat, 0.79±0.03 WHR, n=4, android: 40±7.2 %fat, 0.95±0.03 WHR, n=4; mean+SD; determined via densitometry and waist-to-hip ratio [WHR]) were studied after a 12 h overnight fast. Heart rate, cardiac output (Q), SFA vessel diameter, VCd, capillary blood glucose (CBG) and plasma insulin (PI) were measured at baseline (after 15 min in the supine position) and at 30 min intervals for 2 h following glucose ingestion. RESULTS: Q was significantly greater in the android group compared to the lean at baseline (android =6.3±1.23 vs lean=4.0±0.88 L·min-1; P=0.043), however, there were no differences within or between groups at any other time point. SFA vasodilation peaked 90 min post-glucose ingestion in both gynoid and lean and was significantly greater than the android group (gynoid =0.33±0.16; lean=0.45±0.33 vs android = -0.30±0.51 mm change from baseline; P<0.04). VCd was similar between groups at baseline (lean=0.69±0.02, gynoid =0.70±0.17, android =0.70±0.24 ml·min-1·mmHg-1; P=0.976), however, at 90 min the lean group nearly doubled their VCd while the gynoid and android groups remained unchanged (lean=1.28±0.12, gynoid =0.78±0.04, android =0.71±0.14 ml·min-1·mmHg-1; P=0.018). Glucose area under the curve (AUC) was significantly greater in the android compared to the lean group (android =15.4±2.1, lean=12.4±1.03 mmol·L-1·2 h-1; P=0.031). Similarly, insulin AUC was significantly increased in the android compared to both the gynoid and lean groups (android =196±88.4 uIU·L-1·2 h-1 vs gynoid =65±32.9 uIU·L-1·2 h-1 vs lean=60±14.8 uIU·L-1·2 h-1; P=0.021). CONCLUSION: Following glucose ingestion, abdominal (android) obesity impairs local SFA vasodilation perhaps due to insulin resistance.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».