Insulin resistance and the metabolic syndrome are related to the severity of steatosis in the pediatric population with obesity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To determine the factors associated with an increased risk for severe steatosis (SS) and establish the Homeostatic Model Assessment-Insulin Resistance (HOMA-IR) as a screening tool. METHODS: A cross-sectional study was performed in obese children to assess the relationship between the metabolic syndrome (MetS) and glucose metabolism alterations (GMA) and the risk for severe steatosis. RESULTS: A total of 94 children (51 males) aged from six to 14 years were included. Thirteen children (14.8%) had severe steatosis (SS). The anthropometric variables associated with SS included body mass index (BMI) (SS 34.1 vs non-SS 29.7, p = 0.005), waist circumference (cm) (100 vs 92.5, p = 0.015) and hip circumference (cm) (108 vs 100, p = 0.018). The blood parameters included alanine aminotransferase (ALT) (UI/dl) (27 vs 21, p = 0.002), gamma-glutamil transpeptidase (GGT) (UI/dl) (16 vs 15, p = 0.017), fasting glycemia (mg/dl) (96 vs 88, p = 0.006), fasting insulin (UI/dl) (25 vs 15.3, p < 0.001) and HOMA-IR score (7.1 vs 3.7, p < 0.001). Eighteen children with MetS were found to be at an increased risk for severe steatosis (odds ratio [OR] 11.36, p < 0.001). After receiver operating characteristic (ROC) curve analysis, the best area under the curve (AUC) was obtained for HOMA-R of 0.862. The HOMA-R 4.9 cut-off value had a 100% sensitivity (CI 95%: 96.2-100) and 67.9% specificity (CI 95%: 57.1-78.7) for severe steatosis. CONCLUSIONS: The presence of MetS and glucose metabolism alterations are risk factors for severe steatosis. The 4.9 cut-off value for HOMA-IR may be a risk factor for severe steatosis in obese children.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».