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Enregistrement W2995342511 · doi:10.1210/clinem/dgz161

Marked Influence of Adiposity on Laboratory Biomarkers in a Healthy Cohort of Children and Adolescents

2019· article· en· W2995342511 sur OpenAlexafffundabout
Victoria Higgins, Arghavan Omidi, Houman Tahmasebi, Shervin Asgari, Kian Gordanifar, Michelle Nieuwesteeg, Khosrow Adeli

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDyslipidemiaMedicineInsulin resistanceCohortObesityMetabolic syndromeInternal medicinePediatricsPhysiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The prevalence of pediatric obesity is increasing worldwide and strongly associates with metabolic abnormalities, including inflammation, insulin resistance, and dyslipidemia. This study assessed the influence of 3 measures of adiposity on levels of routinely assessed biochemical markers in apparently healthy children and adolescents. METHODS: The influence of adiposity on 35 biochemical markers was examined in the Canadian Laboratory Initiative on Pediatric Reference Intervals (CALIPER) cohort of healthy children and adolescents by comparing serum biomarker levels between subjects with a normal weight, overweight, and obese body mass index (BMI). The cohort comprised 1332 subjects 5.1 to 19.0 years of age with a BMI ranging from 13.4 to 65.0 kg/m2. The association between each biochemical marker and BMI, waist circumference, and waist-to-height ratio z-scores was assessed, while adjusting for age and sex. Reference intervals were established for all biochemical markers before and after removing overweight/obese subjects. RESULTS: In children and adolescents, levels of 13 routinely assessed biochemical markers, including alanine aminotransferase, apolipoprotein B, complement components 3 and 4, cholinesterase, high sensitivity C-reactive protein, gamma-glutamyl transferase, haptoglobin, high-density lipoprotein cholesterol, iron, transferrin, triglycerides, and uric acid, were significantly different between BMI categories. BMI, waist circumference, and/or waist-to-height ratio were significantly associated with the serum concentration of 24 of the 35 markers examined, after adjusting for age and sex. CONCLUSIONS: Excess adiposity significantly influences circulating levels of routinely assessed laboratory markers, most notably liver enzymes, lipids/lipoproteins, inflammatory markers, and uric acid in children and adolescents. Although it is unknown whether altered biochemical marker levels in subjects with overweight/obesity reflect health or indolent disease, clinicians should be aware of the effect of weight status on several laboratory tests.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,317 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations32
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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