The Tri-ponderal Mass Index is associated with adiposity in adolescent type 2 diabetes mellitus: a cross-sectional analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pediatric type 2 diabetes mellitus (T2DM) patients are often overweight or obese, yet there are no validated clinical measures of adiposity to stratify cardiometabolic risk in this population. The tri-ponderal mass index (TMI, kg/m3) has recently been reported as a measure of adiposity in children, but there has been no validation of the association of TMI with adiposity in pediatric T2DM. We hypothesized that in children with T2DM, the TMI can serve as a more accurate measure of adiposity when compared to BMI z-score, and that it is associated with components of the metabolic syndrome. This is a cross-sectional secondary data analysis from the Improving Renal Complications in Adolescents with Type 2 Diabetes Through REsearch (iCARE) study (n = 116, age 10.20–17.90 years). Spearman’s correlations and multivariable regression were used in the analyses. When compared to DXA, TMI demonstrated significant correlation with total adiposity versus BMI z-score (TMI r = 0.74, p-value < 0.0001; BMI z-score r = − 0.08, p-value 0.403). In regression analyses, TMI was associated with WHtR (B = 35.54, 95% CI 28.81, 42.27, p-value < 0.0001), MAP dipping (B = 1.73, 95% CI 0.12, 3.33, p-value = 0.035), and HDL (B = − 5.83, 95% CI − 10.13, − 1.54, p-value = 0.008). In conclusion, TMI is associated with adiposity and components of the metabolic syndrome in pediatric T2DM patients.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».