Leptin is Associated with the Tri-Ponderal Mass Index in Children: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Obesity is characterized by the disproportionate expansion of the fat mass and is most commonly diagnosed using the Body Mass Index (BMI) z-score or percentile in children. However, these measures associate poorly with the fat mass. This is important, as adiposity is a more robust predictor of cardiometabolic risk than BMI-based measures, but there are limited clinical measures of adiposity in children. A new measure, the Tri-ponderal Mass Index (TMI, kg/m 3 ) has recently demonstrated robust prediction of adiposity in children. The aim of this study is to explore the association of leptin, a validated biomarker of the fat mass, with TMI. Methods: One hundred and eight children and adolescents were included in this cross-sectional study. Height and weight were used to calculate TMI. Plasma leptin was measured using ELISA. Multivariable regression analysis was applied to determine the predictors of TMI. Results: The age range of participants included in this study was 8.00– 16.90 years (female n=48, 44%). Leptin correlated with BMI percentile (r=0.64, p-value < 0.0001) and TMI (r=0.71, p-value < 0.0001). The multivariable regression analysis revealed that BMI percentile (Estimated Beta-coefficient 0.002, 95% CI 0.002– 0.003, p-value < 0.0001) and Leptin (Estimated Beta-coefficient 0.05, 95% CI 0.02– 0.07, p-value 0.013) were associated with TMI. Conclusion: Leptin is associated with TMI in healthy children. The TMI is a feasible clinical measure of adiposity that may be used to stratify children and adolescents for further assessments and interventions to manage and attempt to prevent cardiometabolic comorbidities. Keywords: Tri-ponderal mass index, adiposity, leptin, children
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».