Sarcopenic obesity is associated with telomere shortening: findings from the NHANES 1999–2002
Notice bibliographique
Résumé
Sarcopenic obesity (SO) is characterised by the concurrent presence of sarcopenia and excess adiposity. Telomere shortening has been associated with sarcopenia and obesity alone but the association between SO and telomere length (TL) has not been investigated. This study aimed to investigate SO and TL in an adult population. Data were from 5397 individuals (mean age = 44.7 years, 51.3% male) enrolled in the National Health and Nutrition Examination Survey. Body composition (BC) was assessed by Dual Energy X-Ray Absorptiometry. Two models were used to assess SO: a BC model including four phenotypes derived from the combination of high or low adiposity and muscle mass; and, a truncal fat mass to appendicular skeletal mass ratio (TrFM/ASM). TL was assessed using quantitative polymerase chain reaction and expressed as base pairs. The mean TL, relative to the reference DNA, was calculated and expressed as the mean T/S ratio. A General Linear Model was applied to determine associations between TL for SO. In adjusted analysis, only individuals with SO, defined as the presence of high adiposity-low muscle mass (four-phenotype model), had significantly shorter telomeres (p = 0.05) than the reference group (i.e. low adiposity-high muscle mass), with a mean T/S ratio of 1.02 (95%CI: 0.98-1.05) compared to 1.05 (95%CI: 1.01-1.09), respectively. TrFM/ASM was not associated with TL. Preliminary findings suggest that sarcopenia and obesity may act synergistically to shorten telomeres.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».