Adiposity in childhood brain tumors: A report from the Canadian Study of Determinants of Endometabolic Health in Children (CanDECIDE Study)
Notice bibliographique
Résumé
Children with brain tumors (CBT) are at high risk of cardiovascular diseases and type 2 diabetes compared to the general population. Recently, adiposity has been reported to be more informative for cardiometabolic risk stratification than body mass index (BMI) in the general population. The goal of this study is to describe the adiposity phenotype in CBT, and to establish adiposity determinants. We recruited CBT (n = 56) and non-cancer controls (n = 106). Percent body fat (%FM), waist-to-hip ratio (WHR) and waist-to-height ratio (WHtR) were measured to determine total and central adiposity, respectively. Regression analyses were used to evaluate adiposity determinants. CBT had higher total and central adiposity compared to non-cancer controls despite having similar BMI measurements. Those with tumors at the supratentorial region had increased total and central adiposity, while those who received radiotherapy had increased total adiposity. In conclusion, CBT have increased total and central adiposity in the presence of similar BMI levels when compared to non-cancer controls. Adiposity, especially central adiposity, is a potential cardiometabolic risk factor present relatively early in life in CBT. Defining interventions to target adiposity may improve long-term outcomes by preventing cardiometabolic disorders in CBT.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».