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Enregistrement W2766568633 · doi:10.1155/2017/4302412

Adiposity Measures and Plasma Adipokines in Females with Rheumatoid and Osteoarthritis

2017· article· en· W2766568633 sur OpenAlexafffund
Vanessa DeClercq, Yunsong Cui, Cynthia C. Forbes, Scott A. Grandy, Melanie R. Keats, Louise Parker, Ellen Sweeney, Zhijie Yu, Trevor Dummer

Notice bibliographique

RevueMediators of Inflammation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlUniversity of British ColumbiaDalhousie University
Organismes subventionnairesPartenariat Canadien Contre Le CancerHealth CanadaDalhousie University
Mots-clésAdipokineResistinMedicineAdiponectinRheumatoid arthritisLeptinBody mass indexInternal medicineCohortOsteoarthritisArthritisObesityEndocrinologyInsulin resistancePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to examine the relationship between adipokines and adiposity in individuals with rheumatoid and osteoarthritis in the Atlantic PATH cohort. Using a nested case-control analysis, participants in the Atlantic PATH cohort with rheumatoid or osteoarthritis were matched for measures of adiposity with participants without a history of arthritis. Both measured and self-reported data were used to examine disease status, adiposity, and lifestyle factors. Immunoassays were used to measure plasma markers. BMI was positively correlated with percentage body fat, fat mass index (FMI), and a change in BMI from 18 years of age in all 3 groups. There were no statistical differences between levels of plasma adipokines; adiponectin levels were 6.6, 7.9, and 8.2 μ g/ml, leptin levels were 10.3, 13.7, and 11.5 ng/ml, and resistin levels were 10.0, 12.1, and 10.8 ng/ml in participants without arthritis, with rheumatoid arthritis, and with osteoarthritis, respectively. Those with higher levels of adiponectin were more likely to have osteoarthritis (but not rheumatoid arthritis). No association was found between arthritis types and leptin or resistin. This study demonstrates differences in measures of adiposity and adipokines in specific types of arthritis and highlights the need for more research targeting specific adipokines during arthritic disease progression.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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