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Enregistrement W2954812357 · doi:10.1161/circ.135.suppl_1.mp047

Abstract MP047: Abdominal Skeletal Muscle Density is Significantly Associated With Selected Measures of Adiposity Associated Inflammation: the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis

2017· article· en· W2954812357 sur OpenAlexaff
Rachel Van Hollebeke, Mary Cushman, Matthew Allison

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Disease and Adiposity
Établissements canadiensMount Allison University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdipokineInternal medicineResistinEndocrinologyDyslipidemiaPopulationObesityLeptin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Excess adiposity is associated with higher levels of certain inflammatory markers that have been linked to cardiometabolic disease. Lean skeletal muscle is the largest regulator of glucose metabolism but few population-based studies have examined the associations between muscle and inflammation. Therefore, we studied the relationships between abdominal muscle mass [area] and density with selected measures of adiposity-associated inflammation. Methods: Nearly 2,000 subjects enrolled in the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis underwent computed tomography (CT) of the abdomen and had venous fasting blood drawn concomitantly. The CT scans were interrogated for visceral and subcutaneous fat, as well as lean muscle areas and densities in the rectus abdominus, obliques, paraspinus and psoas muscle groups. We then categorized the muscle in locomotion (psoas) and stabilization groups (rectus, obliques and paraspinus). The blood samples were assayed for interleukin-6, resistin, C-reactive protein, and tumor necrosis factor - alpha. Multivariable linear regression was used to determine the independent associations between muscle area and density with each of the aforementioned adipokines. Results: The mean age was 64.7 years and 49% were female. Forty percent were non-Hispanic White, 26% were Hispanic/ Latino American, 21% were African American, 13% were Chinese American. The mean BMI was 28.0 kg/m 2 and 30% were obese (BMI > 30 kg/m 2 ). With adjustment for age, gender, race, dyslipidemia, diabetes, hypertension, eGFR, coronary artery calcium, physical activity, sedentary behavior, selected adipokines and both subcutaneous and visceral fat, a 1-SD increment in the mean densities for total abdominal muscle, total stabilization muscle and total locomotive muscle were each significantly associated with lower levels of interleukin-6 (-15%, -15% and -9%, p < 0.01 for all) and resistin (-0.11, -0.11 and -0.07 ng/mL, p < 0.02 for all), but not CRP or TNF-alpha. These associations remained significant after additional adjustment for muscle area in the corresponding muscle group. Conversely, the areas of the muscle variables were not independently associated with any of the adipokines, especially after adjustment for muscle density. There were no significant interactions between ethnicity and both muscle area and density for any of the adipokines. Conclusions: Higher densities of several muscle groups in the abdomen are significantly associated with lower interleukin-6 and resistin levels, independent of the muscle area in these groups. Techniques that either enhance or maintain muscle density levels may reduce the risk of cardiometabolic diseases linked to adverse levels of inflammation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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