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Enregistrement W3107557740 · doi:10.1016/j.metabol.2020.154456

CT-derived abdominal adiposity: Distributions and better predictive ability than BMI in a nationwide study of 59,429 adults in China

2020· article· en· W3107557740 sur OpenAlexaff
Qiang Zeng, Ling Wang, Sheng-Yong Dong, Xiaojuan Zha, Limei Ran, Yongli Li, Shuang Chen, Jianbo Gao, Shaolin Li, Yong Lü, Yuqin Zhang, Xigang Xiao, Yuehua Li, Xiao Ma, Xiangyang Gong, Wei Chen, Ying‐Ying Yang, Xia Du, Bairu Chen, Yinru Lv, Yan Wu, Guobin Hong, Yaling Pan, Jun Jiao, Yan Yan, Huijuan Qi, Jian Zhai, Kai Li, Kaiping Zhao, Jing Wu, Shiwei Liu, Glen M. Blake, Haihong Fu, Xiaoxia Fu, Zhiping Guo, Isabelle Lemieux, Jean‐Pierre Després, Xiaoguang Cheng

Notice bibliographique

RevueMetabolism · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Disease and Adiposity
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Beijing Municipality
Mots-clésChinaMedicineDemographyInternal medicineGerontologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Although abdominal adiposity is associated with an altered cardiometabolic risk profile, the specific contribution of abdominal adipose tissue distribution remains not fully understood. Computed tomography (CT) is a well-established and precise method to measure abdominal adipose tissue distribution. The present study investigated abdominal adiposity assessed by CT in a large-scale Chinese population. Method A total of 59,429 adults who underwent a low dose chest CT for lung cancer screening at one of 13 health checkup centers throughout China were evaluated. Abdominal visceral adipose tissue (VAT) and subcutaneous adipose tissue (SAT) areas were measured at the center of the 2nd lumbar vertebra with Mindways quantitative CT software using the existing CT dataset without any additional radiation exposure. The ratio of visceral to total adipose tissue (TAT) areas (VAT/TAT ratio) was calculated and expressed as a percentage. Anthropometric indices including body mass index (BMI) and waist circumference were also obtained. Results BMI, waist circumference, VAT area, SAT area, and the VAT/TAT ratio were 25.0 ± 3.0 kg/m 2 , 90 ± 8 cm, 194 ± 77 cm 2 , 85 ± 41 cm 2 , and 69.5 ± 9.1%, respectively, in men and 23.3 ± 3.1 kg/m 2 , 79 ± 8 cm, 120 ± 57 cm 2 , 123 ± 53 cm 2 , and 48.9 ± 9.7% in women. With increasing age, VAT area and the VAT/TAT ratio increased in both sexes whereas SAT area decreased in men (P < 0.001 for all). After adjustment for BMI and waist circumference, older individuals showed higher VAT area and higher VAT/TAT ratio than younger subjects (P < 0.001 for all). Adjusted VAT areas in participants aged 75 or older was 45 cm 2 (95% confidence interval [CI]: 41 cm 2 , 50 cm 2 ) higher in men and 43 cm 2 (95% CI: 37 cm 2 , 49 cm 2 ) higher in women compared with participants aged 31–44 years. Additionally, differences in VAT area across age groups increased as BMI or waist circumference increased. VAT and SAT areas, but not the VAT/TAT ratio, were positively associated with BMI and waist circumference in every age group. Conclusion In a nationwide study conducted in China, distributions of CT-derived measures of visceral and subcutaneous adiposity were found to vary significantly between sex and age groups. Our study also revealed that the proportion of VAT (an important driver of cardiometabolic risk) could not be predicted from BMI in a Chinese population.

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)0,001
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations69
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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