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Enregistrement W2523360456 · doi:10.1186/s12889-016-3678-5

High muscular fitness has a powerful protective cardiometabolic effect in adults: influence of weight status

2016· article· en· W2523360456 sur OpenAlexfundno aff
Robinson Ramírez‐Vélez, Jorge Enrique Correa‐Bautista, Felipe Lobelo, Míkel Izquierdo, Alicia M. Alonso‐Martínez, Fernando Rodríguez‐Rodríguez, Carlos Cristi‐Montero

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEgg Farmers of Canada
Mots-clésMedicineOverweightBody mass indexWaistInternal medicineObesityMetabolic syndromeHigh-density lipoproteinBlood pressureCholesterolEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Low levels of muscular fitness (MF) are recognized as an important marker of nutritional status and a predictor of metabolic complications, cardiovascular disease and death, however, the relationship between MF, body mass index (BMI) and the subsequent cardiometabolic protective effects has been less studied among Latin American populations. This study identified an association between MF and the cardiometabolic risk score index (CMRSI) and the lipid-metabolic cardiovascular risk index (LMCRI) in a wide sample of university students grouped according to their BMI. METHODS: Six thousand ninety five healthy males (29.6 ± 11.7 year-old) participated in the study. Absolute strength was measured using a T.K.K. analogue dynamometer (handgrip), and the participant's strength was then calculated relative to their body mass (MF/BM). The LMCRI was derived from the levels of triglycerides, low-density lipoprotein cholesterol (LDL-c), high-density lipoprotein cholesterol (HDL-c), and glucose levels in a blood sample. The CMRSI was calculated by summing the standardized residuals (z-score) for waist circumference, total cholesterol, LDL-c, triglycerides, HDL-c, and median blood pressure. Subjects were divided into six subgroups according to BMI (normal vs. overweight/obese) and MF/BM tertiles (unfit, average, fit). RESULTS: The group of participants with low and moderate levels of MF/BM showed higher CMRSI values independent of BMI (P < 0.001). The group with normal BMI and high MF/BM had the highest levels of cardiometabolic protection. All overweight/obese BMI groups had significantly higher LMCRI values independent of the level of MF/BM (P < 0.001). CONCLUSIONS: Participants with high MF/BM showed reduced cardiometabolic risk, which increased significantly when they were within normal parameters.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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