Leptin and Leptin-to-Adiponectin Ratio Predict Adiposity Gain in Nonobese Children over a Six-Year Period
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous longitudinal studies have shown inconsistent results regarding the influence of adipokines on changes in weight and body fat. We aimed to determine the predictive value of serum leptin, adiponectin, and their ratio on subsequent changes in obesity measures in children. METHODS: Two hundred forty-six obese and 532 nonobese children aged 6-11 years were remeasured for BMI and waist circumference after 6.4 ± 0.2 years. Z-score of BMI was used to standardize for age and sex. Obesity was defined using the international BMI cutoffs. Waist-to-height ratio (WHtR) was calculated to define central obesity using a boundary value of 0.5. Fasting serum leptin and adiponectin levels were measured at baseline. RESULTS: Newly identified obese children had significantly higher levels of leptin and leptin-to-adiponectin ratio than nonobese children. There were lower adiponectin levels in boys with persistent obesity versus those with transient obesity. After adjusting for age, Tanner stage, and corresponding adiposity measures at baseline, leptin levels and leptin-to-adiponectin ratio were positively associated with BMI Z-score gain in girls and WHtR gain in boys. An inverse association between leptin and BMI Z-score gain was detected in boys. Stratified analyses revealed significant associations only in the nonobese and prepubertal group. There were no significant associations between adiponectin and changes in obesity measures. CONCLUSIONS: High leptin levels and leptin-to-adiponectin ratio are sex-specific predictors of obesity measures gain in nonobese and prepubertal children. Body composition measurement is necessary to assess fat mass growth and distribution during childhood and adolescence.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».