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Enregistrement W3165113697 · doi:10.3390/ijerph18115858

The Association of Upper Body Obesity with Insulin Resistance in the Newfoundland Population

2021· article· en· W3165113697 sur OpenAlexafffundabout
Sherif Youssef, Matthew Nelder, Guang Sun

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Composition Measurement Techniques
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésInsulin resistanceInternal medicineMedicineEndocrinologyIntra-Abdominal FatBody mass indexMetabolic syndromeConfoundingObesityVisceral fatHomeostatic model assessmentPopulationTrunkBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Body-fat distribution is a primary risk factor for insulin resistance and cardiovascular disease. Visceral fat explains only a portion of this risk. The link between upper-body fat and insulin resistance is uncertain. Furthermore, upper-body fat is not clearly defined. Dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) can accurately quantify body fat. In this study, we explored the relationship between non-visceral upper-body adiposity and insulin resistance and other markers of metabolic syndrome. Fat proportions in the upper body, leg, and visceral regions were quantified by using DXA in 2547 adult Newfoundlanders aged 19 and older. Adjusting for remaining fat regions, we performed partial correlation analysis for each body region and insulin resistance defined by the Homeostatic Model of Assessment (HOMA). Similarly, partial correlation analysis was also performed between each fat region and other markers of metabolic syndrome, including high-density lipoprotein cholesterol (HDL), triglycerides (TG), body mass index (BMI), and blood pressure. Major confounding factors, including age, caloric intake, and physical activity, were statistically controlled by using partial correlation analysis. Interactions between sex, menopausal status, and medication status were also tested. Arm adiposity was correlated with HOMA-IR (R = 0.132, p < 0.001) and HOMA-β (R = 0.134, p < 0.001). Visceral adiposity was correlated with HOMA-IR (R = 0.230, p < 0.001) and HOMA-β (R = 0.160, p < 0.001). No significant correlation between non-visceral trunk adiposity and insulin resistance was found. Non-visceral trunk adiposity was negatively correlated with HDL in men (R = −0.110, p < 0.001) and women (R = −0.117, p < 0.001). Non-visceral trunk adiposity was correlated with TG (total: R = 0.079, p < 0.001; men: R = 0.105, p = 0.012; women: R = 0.078, p = 0.001). In menopausal women, leg adiposity was negatively correlated with HOMA-IR (R = −0.196, p < 0.001) and HOMA-β (R = −0.101, p = 0.012). Upper-body adiposity in the arms is an independent contributor to insulin resistance. Upper-body adiposity in the non-visceral trunk region is an independent contributor to metabolic syndrome. Leg adiposity is protective against metabolic syndrome in women.

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)0,004
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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