<scp>ApoB‐lipoprotein</scp> remnant dyslipidemia and <scp>high‐fat</scp> meal intolerance is associated with markers of cardiometabolic risk in youth with obesity
Notice bibliographique
Résumé
Summary Introduction Cardiovascular disease (CVD) originates in childhood and risk is exacerbated in obesity. Mechanisms of the etiologic link between early adiposity and CVD‐risk remain unclear. Postprandial or non‐fasting dyslipidemia is characterized by elevated plasma triglycerides (TG) and intestinal‐apolipoprotein(apo)B48‐remnants following a high‐fat meal and is a known CVD‐risk factor in adults. The aim of this study was to determine (a) whether the fasting concentration of apoB48‐remnants can predict impaired non‐fasting apoB48‐lipoprotein metabolism (fat intolerance) and (b) the relationship of these biomarkers with cardiometabolic risk factors in youth with or without obesity. Methods We assessed fasting and non‐fasting lipids in youth without obesity (n = 22, 10 males, 12 females) and youth with obesity (n = 13, 5 males, 8 females) with a mean BMI Z‐score of 0.19 ± 0.70 and 2.25 ± 0.31 (P = .04), respectively. Results Fasting and non‐fasting apoB48‐remnants were elevated in youth with obesity compared to youth without obesity (apoB48: 18.04 ± 1.96 vs 8.09 ± 0.59, P < .0001, and apoB48AUC: 173.0 ± 20.86 vs 61.99 ± 3.44, P < .001). Furthermore, fasting plasma apoB48‐remnants were positively correlated with the non‐fasting response in apoB48AUC (r = 0.84, P < .0001) as well as other cardiometabolic risk factors including HOMA‐IR (r = 0.61, P < .001) and leptin (r = 0.56, P < .0001). Conclusion Fasting apoB48‐remnants are elevated in youth with obesity and predict apoB48 postprandial dyslipidemia. ApoB48‐remnants are associated with the extent of fat intolerance and appear to be potential biomarker of CVD‐risk in youth.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».