Relationships between adiposity distribution and metabolic health in preconception women in South Africa
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Adipose tissue is a central regulator of metabolic health and a contributor to systemic inflammation. Patterns of adiposity deposition are important to understand for optimizing health. This study aimed to asses relationships between adiposity deposition and metabolic and inflammatory biomarkers in South African women prior to conception. Methods Non‐pregnant, healthy women ( n = 298) were recruited for this cross‐sectional study via home visits. Body composition was measured by Dual X‐ray Absorptiometry. Inflammation markers C‐reactive protein (CRP), alpha1‐acid glycoprotein (AGP), hemoglobin A1c (HbA1c), and blood pressure were scored according to risk. A summative metabolic health risk score was created for women with obesity. Generalized regression models assessed relationships between adiposity deposition and outcomes with adjustment for potential confounders. Results Obesity was present in 22% of women (mean age = 20.93 years). Fat mass index was associated with inflammation and metabolic health risk ( β = 0.58; p < 0.01). Visceral fat, trunk:limb ratio, android:gynoid ratio, body mass index, weight, and waist circumference were positively associated with CRP, AGP, and metabolic health risk ( p < 0.01). Weight was associated with Hba1c ( β < 0.01; p < 0.05). Participants with obesity and low metabolic health risk had lower fat mass index and visceral fat than participants with obesity and higher metabolic health risk. Conclusions Black South African women accumulated excess adipose tissue in abdominal regions. While fat mass and body mass were associated with inflammation and metabolic health risk, women with obesity and with lower fat mass index and lower visceral adipose tissue were metabolically protected. Identification of women at risk for metabolic disease preconception could help ensure future healthy pregnancies and prevent transference of risk to offspring.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle