The contribution of physical fitness to individual and ethnic differences in risk markers for type 2 diabetes in children: The Child Heart and Health Study in England (CHASE)
Notice bibliographique
Résumé
Background The relationship between physical fitness and risk markers for type 2 diabetes (T2D) in children and the contribution to ethnic differences in these risk markers have been little studied. We examined associations between physical fitness and early risk markers for T2D and cardiovascular disease in 9- to 10-year-old UK children. Methods Cross-sectional study of 1445 9- to 10-year-old UK children of South Asian, black African-Caribbean and white European origin. A fasting blood sample was used for measurement of insulin, glucose (from which homeostasis model assessment [HOMA]-insulin resistance [IR] was derived), glycated hemoglobin (HbA1c), urate, C-reactive protein (CRP), and lipids. Measurements of blood pressure (BP) and fat mass index (FMI) were made; physical activity was measured by accelerometry. Estimated VO2 max was derived from a submaximal fitness step test. Associations were estimated using multilevel linear regression. Results Higher VO2 max was associated with lower FMI, insulin, HOMA-IR, HbA1c, glucose, urate, CRP, triglycerides, LDL-cholesterol, BP and higher HDL-cholesterol. Associations were reduced by adjustment for FMI, but those for insulin, HOMA-IR, glucose, urate, CRP, triglycerides and BP remained statistically significant. Higher levels of insulin and HOMA-IR in South Asian children were partially explained by lower levels of VO2max compared to white Europeans, accounting for 11% of the difference. Conclusions Physical fitness is associated with risk markers for T2D and CVD in children, which persist after adjustment for adiposity. Higher levels of IR in South Asians are partially explained by lower physical fitness levels compared to white Europeans. Improving physical fitness may provide scope for reducing risks of T2D.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».