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Enregistrement W4221036347 · doi:10.1186/s12933-022-01468-x

Sex-specific associations of fat mass and muscle mass with cardiovascular disease risk factors in adults with type 2 diabetes living with overweight and obesity: secondary analysis of the Look AHEAD trial

2022· article· en· W4221036347 sur OpenAlexafffund
Tasuku Terada, Jennifer L. Reed, Sol Vidal‐Almela, Matheus Mistura, Kentaro Kamiya, Kimberley L. Way

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Diabetology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute of Nursing ResearchNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesOffice of Research on Women's HealthCanadian Institutes of Health ResearchCenters for Disease Control and PreventionUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicineBody mass indexOverweightInternal medicineType 2 diabetesDiabetes mellitusEndocrinologyObesitySarcopeniaCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Distinguishable sex differences exist in fat mass and muscle mass. High fat mass and low muscle mass are independently associated with cardiovascular disease (CVD) risk factors in people living with type 2 diabetes; however, it is unknown if the association between fat mass and CVD risk is modified by muscle mass, or vice versa. This study examined the sex-specific interplay between fat mass and muscle mass on CVD risk factors in adults with type 2 diabetes living with overweight and obesity. METHODS: Dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) measures were used to compute fat mass index (FMI) and appendicular muscle mass index (ASMI), and participants were separated into high-fat mass vs. low-fat mass and high-muscle mass vs. low-muscle mass. A two-way analysis of covariance (ANCOVA: high-FMI vs. low-FMI by high-ASMI vs. low-ASMI) was performed on CVD risk factors (i.e., hemoglobin A1C [A1C]; high-density lipoprotein cholesterol; low-density lipoprotein cholesterol; triglycerides; systolic and diastolic blood pressure; cardiorespiratory fitness, depression and health related-quality of life [HR-QoL]) at baseline and following a 1-year intensive lifestyle intervention (ILI) for females and males separately, with a primary focus on the fat mass by muscle mass interaction effects. RESULTS: Data from 1,369 participants (62.7% females) who completed baseline DXA were analyzed. In females, there was a fat mass by muscle mass interaction effect on A1C (p = 0.016) at baseline. Post-hoc analysis showed that, in the low-FMI group, A1C was significantly higher in low-ASMI when compared to high-ASMI (60.3 ± 14.1 vs. 55.5 ± 13.5 mmol/mol, p = 0.023). In the high-FMI group, there was no difference between high-ASMI and low-ASMI (56.4 ± 12.5 vs. 56.5 ± 12.8 mmol/mol, p = 0.610). In males, only high-FMI was associated with higher A1C when compared to low-FMI (57.1 ± 14.4 vs. 54.2 ± 12.0 mmol/mol, p = 0.008) at baseline. Following ILI, there were significant fat mass by muscle mass interaction effects on changes in the mental component of HR-QoL in males. CONCLUSION: Considering that A1C predicts future CVD, strategies to lower A1C may be especially important in females with low fat and low muscle mass living with type 2 diabetes. Our results highlight the complicated and sex-specific contribution of fat mass and muscle mass to CVD risk factors.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,642

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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