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Enregistrement W3161393789 · doi:10.1002/oby.23177

Association of Visceral Adipose Tissue and Insulin Resistance with Incident Metabolic Syndrome Independent of Obesity Status: The IRAS Family Study

2021· article· en· W3161393789 sur OpenAlexaff
Morgana Mongraw‐Chaffin, Kristen G. Hairston, Anthony J. Hanley, Janet A. Tooze, Jill M. Norris, Nicolette D. Palmer, Donald W. Bowden, Carlos Lorenzo, Yii‐Der Ida Chen, Lynne E. Wagenknecht

Notice bibliographique

RevueObesity · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésInsulin resistanceMedicineMetabolic syndromeInternal medicineAdipose tissueObesityOdds ratioEndocrinologyBody mass indexHomeostatic model assessmentAbdominal obesityInsulin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Although increasing evidence suggests that visceral adipose tissue (VAT) is a major underlying cause of metabolic syndrome (MetS), few studies have measured VAT at multiple time points in diverse populations. VAT and insulin resistance were hypothesized to differ by MetS status within BMI category in the Insulin Resistance Atherosclerosis Study (IRAS) Family Study and, further, that baseline VAT and insulin resistance and increases over time are associated with incident MetS. METHODS: Generalized estimating equations were used for differences in body fat distribution and insulin resistance by MetS status. Mixed effects logistic regression was used for the association of baseline and change in adiposity and insulin resistance with incident MetS across 5 years, adjusted for age, sex, race/ethnicity, and family correlation. RESULTS: VAT and insulin sensitivity differed significantly by MetS status and BMI category at baseline. VAT and homeostatic model assessment of insulin resistance (HOMA-IR) at baseline (VAT odds ratio [OR] = 1.16 [95% CI: 1.12-2.31]; HOMA-IR OR = 1.85 [95% CI: 1.32-2.58]) and increases over time (VAT OR = 1.55 [95% CI: 1.22-1.98]; HOMA-IR OR = 3.23 [95% CI: 2.20-4.73]) were associated with incident MetS independent of BMI category. CONCLUSIONS: Differing levels of VAT may be driving metabolic heterogeneity within BMI categories. Both overall and abdominal obesity (VAT) may play a role in the development of MetS. Increased VAT over time contributed additional risk.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,231
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, 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

Citations28
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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