Differences in Abdominal and Liver Fat Accumulation Between Obesity-Matched Diabetic and Non-Diabetic Adults
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine whether type 2 diabetic (T2D) have greater levels of visceral adipose tissue (VAT) and liver fat by comparison to age and obesity-matched non-diabetics (NT2Ds) in White and Asian adults. METHODS: Four thousand, five hundred and four participants were initially recruited from 29 countries in a multicenter, international observational, cross-sectional analysis. From this sample, 2383 White and Asian adults were selected for the focus of this analysis. T2D and NT2D men and women were matched for age, body mass index (BMI) and waist circumference (WC). T2D and NT2D men and women were also compared to participants with either impaired fasting glucose (IFG) and/or impaired glucose tolerance (IGT; (IFG/IGT group)). A secondary analysis determined whether differences exist between NT2Ds and T2Ds in VAT and liver fat accumulation within selected BMI categories for Whites and Asians. Abdominal adipose tissue was measured by computed tomography; liver fat was estimated using the computed tomography-derived mean attenuation. RESULTS: T2Ds and IFG/IGT had elevated levels of VAT and liver fat compared to NT2Ds across gender and ethnicity (p0.05). However, liver fat accumulation was greater in T2Ds compared to IFG/IGT in both White and Asian participants (p<0.05). Within each BMI category, T2Ds had elevated VAT and liver fat compared to age and anthropometrically matched NT2Ds in both Whites and Asians (p<0.05). With few exceptions, abdominal subcutaneous adipose tissue levels were not different in T2Ds or IFG/IGT compared to NT2Ds independent of gender or ethnicity. CONCLUSION: Compared to age and obesity-matched men and women, White and Asian T2Ds, and those with IFG/IGT, present with greater levels of both VAT and liver fat.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».