Body composition in anorexia nervosa: Meta‐analysis and meta‐regression of cross‐sectional and longitudinal studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Clinically, anorexia nervosa (AN) presents with altered body composition. We quantified these alterations and evaluated their relationships with metabolites and hormones in patients with AN longitudinally. Method In accordance with PRISMA guidelines, we conducted 94 meta‐analyses on 62 samples published during 1996–2019, comparing up to 2,319 pretreatment, posttreatment, and weight‐recovered female patients with AN with up to 1,879 controls. Primary outcomes were fat mass, fat‐free mass, body fat percentage, and their regional distribution. Secondary outcomes were bone mineral density, metabolites, and hormones. Meta‐regressions examined relationships among those measures and moderators. Results Pretreatment female patients with AN evidenced 50% lower fat mass (mean difference [MD]: −8.80 kg, 95% CI: −9.81, −7.79, Q = 1.01 × 10 −63 ) and 4.98 kg (95% CI: −5.85, −4.12, Q = 1.99 × 10 −28 ) lower fat‐free mass, with fat mass preferentially stored in the trunk region during early weight restoration (4.2%, 95% CI: −2.1, −6.2, Q = 2.30 × 10 −4 ). While the majority of traits returned to levels seen in healthy controls after weight restoration, fat‐free mass (MD: −1.27 kg, 95% CI: −1.79, −0.75, Q = 5.49 × 10 −6 ) and bone mineral density (MD: −0.10 kg, 95% CI: −0.18, −0.03, Q = 0.01) remained significantly altered. Discussion Body composition is markedly altered in AN, warranting research into these phenotypes as clinical risk or relapse predictors. Notably, the long‐term altered levels of fat‐free mass and bone mineral density suggest that these parameters should be investigated as potential AN trait markers. ResumenObjetivo Clínicamente, la anorexia nervosa (AN) se presenta con alteraciones en la composición corporal. Cuantificamos estas alteraciones y evaluamos longitudinalmente su relación con metabolitos y hormonas en pacientes con AN. Método De acuerdo con las pautas PRISMA, realizamos 94 meta‐análisis en 62 muestras publicadas entre 1996–2019, comparando hasta 2,319 pacientes mujeres en pre‐tratamiento, post‐tratamiento, y recuperadas en base al peso con hasta 1,879 controles. Las principales medidas fueron masa grasa, masa libre de grasa, porcentaje de grasa corporal y su distribución regional. Las medidas secundarias fueron densidad mineral ósea, metabolitos y hormonas. Las meta‐regresiones examinaron las relaciones entre esas medidas y moderadores. Resultados Las pacientes femeninas con AN pre‐tratamiento mostraron un 50% menos de masa grasa (MD: −8.80 kg, CI 95%: −9.81, −7.79, Q = 1.01 × 10 – 63 ) y 4.98 kg (CI 95%: −5.85, −4.12, Q = 1.99 × 10 – 28 ) menos de masa libre de grasa, con masa grasa preferentemente almacenada en la región del tronco durante la recuperación temprana del peso (4.2%, CI 95%: −2.1, −6.2, Q = 2.30 × 10 – 4 ). Aunque la mayoría de los rasgos regresaron a los niveles vistos en los controles sanos después de la restauración del peso, la masa libre de grasa (MD: −1.27 kg, CI 95%: −1.79, −0.75, Q = 5.49 × 10 – 6 ) y la densidad mineral ósea (MD: −0.10 kg, CI 95%: −0.18, −0.03, Q = 0.01) permanecieron significativamente alteradas. Discusión La composición corporal es marcadamente alterada en la AN, lo que garantiza la investigación en estos fenotipos como predictores de riesgo clínico o de recaída. Notablemente, la alteración a largo plazo de los niveles de masa libre de grasa y densidad mineral ósea sugieren que estos parámetros debe ser investigados como potenciales rasgos indicadores de AN.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».