Association between serum choline and betaine concentrations and longitudinal changes of body composition in community-dwelling middle-aged and older Chinese adults
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies suggest that betaine and choline may be beneficial for body composition. However, no longitudinal study has been conducted to illustrate if choline and betaine have long-term effects on changes in body composition. This study aimed to prospectively investigate the association between serum choline and betaine concentrations and 3-year changes in body composition in community-dwelling Chinese adults. This present analysis used data from 1384 women and 554 men aged 40–75 years. Serum concentrations of betaine and choline at baseline were assessed using high-performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry. Body composition parameters, i.e., muscle mass (MM), fat mass (FM), and body fat percentage (FM%) were measured using dual-energy X-ray absorptiometry at the first and the second follow-ups. After adjustment for potential cofounders, higher serum choline concentrations were associated with a lower decrease in MM in men (β = 0.022, P = 0.025) and a lower increase in FM and FM% in women with baseline choline concentrations below 21.5 μmol/L (all P for nonlinearity = 0.007); higher serum betaine concentrations were associated with a lower decline in MM and a lower increase in FM and FM% among men whose betaine concentrations were lower than 55 μmol/L (all P for nonlinearity < 0.05). These findings suggest that higher concentrations of serum choline and betaine may be associated with favorable changes in body composition profiles among men and women who have relatively low concentrations, especially in men. Novelty Higher concentrations of serum choline and betaine were associated with favorable changes in body composition. Such favorable associations were more pronounced in men.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».