EFFECTS OF CHANGES IN WEIGHT, BODY COMPOSITION, FITNESS AND PHYSICAL ACTIVITY ON AORTIC PULSE WAVE VELOCITY IN OVERWEIGHT AN OBESE ADULTS
Notice bibliographique
Résumé
Vascular adaptations, such as arterial stiffness, have been established as precursors to cardiovascular outcomes, such as hypertension, stroke, and heart failure. Arterial stiffness of the aorta is elevated in conditions of obesity, specifically abdominal obesity, physical inactivity, and low cardiorespiratory fitness. Standard behavioral weight loss interventions often promote weight management through decreased caloric intake and increased physical activity. Whether increased physical activity and related gains in fitness have independent or additive effects with weight loss on aortic stiffness remains unclear. PURPOSE: The purpose of this study is to determine the overall and independent effects of changes in overall and abdominal obesity, fitness, and physical activity within a standard behavioral weight loss intervention on carotid-femoral pulse wave velocity. METHODS: Eighty three (N=83) overweight and obese adults (age 44.5 ± 8.1 years; BMI 32.4 ± 4.0 kg/m2) completed 6-months of a standard behavioral weight loss intervention. Aortic, or, carotid-femoral pulse wave velocity (cfPWV) was assessed by applanation tonometry, abdominal obesity by dual X-ray absorptiometry (DXA), objective moderate-vigorous physical activity (MVPA) by BodyMedia SenseWearPro armband (Pittsburgh, PA) and cardiorespiratory fitness by graded exercise testing. RESULTS: After 6 months, cfPWV, body weight, BMI, waist circumference, total body fat, and abdominal fat significantly decreased, while VO2peak significantly increased (all p<0.000). Change in VO2peak marginally predicted change in cfPWV, independent of changes in body weight and abdominal fat (p=0.045). Changes in MVPA variables were not predictive of changes in cfPWV (all p>0.1). Changes in body weight, abdominal fat, and all other obesity variables were not associated with changes in cfPWV (all p<0.1) CONCLUSIONS: These findings indicate that improvements in fitness, and not adiposity, were important for decreasing cfPWV. These results highlight the potential importance of targeting fitness in lifestyle interventions to reduce the elevated cardiovascular risk observed in sedentary and overweight or obese populations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».