Association between ratio indexes of body composition phenotypes and metabolic risk in Italian adults
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The ratio between fat mass (FM) and fat-free mass (FFM) has been used to discriminate individual differences in body composition and improve prediction of metabolic risk. Here, we evaluated whether the use of a visceral adipose tissue-to-fat-free mass index (VAT:FFMI) ratio was a better predictor of metabolic risk than a fat mass index to fat-free mass index (FMI:FFMI) ratio. This is a cross-sectional study including 3441 adult participants (age range 18-81; men/women: 977/2464). FM and FFM were measured by bioelectrical impedance analysis and VAT by ultrasonography. A continuous metabolic risk Z score and harmonised international criteria were used to define cumulative metabolic risk and metabolic syndrome (MetS), respectively. Multivariate logistic and linear regression models were used to test associations between body composition indexes and metabolic risk. In unadjusted models, VAT:FFMI was a better predictor of MetS (OR 8.03, 95%CI 6.69-9.65) compared to FMI:FFMI (OR 2.91, 95%CI 2.45-3.46). However, the strength of association of VAT:FFMI and FMI:FFMI became comparable when models were adjusted for age, gender, clinical and sociodemographic factors (OR 4.06, 95%CI 3.31-4.97; OR 4.25, 95%CI 3.42-5.27, respectively). A similar pattern was observed for the association of the two indexes with the metabolic risk Z score (VAT:FFMI: unadjusted b = 0.69 ± 0.03, adjusted b = 0.36 ± 0.03; FMI:FFMI: unadjusted b = 0.28 ± 0.028, adjusted b = 0.38 ± 0.02). Our results suggest that there is no real advantage in using either VAT:FFMI or FMI:FFMI ratios as a predictor of metabolic risk in adults. However, these results warrant confirmation in longitudinal studies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle