Contribution of markers of adiposopathy and adipose cell size in predicting insulin resistance in women of varying age and adiposity
Notice bibliographique
Résumé
Adipose tissue (AT) dysfunctions, such as adipocyte hypertrophy, macrophage infiltration and secretory adiposopathy (low plasma adiponectin/leptin, A/L, ratio), associate with metabolic disorders. However, no study has compared the relative contribution of these markers to cardiometabolic risk in women of varying age and adiposity. Body composition, regional AT distribution, lipid-lipoprotein profile, glucose homeostasis and plasma A and L levels were determined in 67 women (age: 40-62 years; BMI: 17-41 kg/m2). Expression of macrophage infiltration marker CD68 and adipocyte size were measured from subcutaneous abdominal (SCABD) and omental (OME) fat. AT dysfunction markers correlated with most lipid-lipoprotein levels. The A/L ratio was negatively associated with fasting insulinemia and HOMA-IR, while SCABD or OME adipocyte size and SCABD CD68 expression were positively related to these variables. Combination of tertiles of largest adipocyte size and lowest A/L ratio showed the highest HOMA-IR. Multiple regression analyses including these markers and TAG levels revealed that the A/L ratio was the only predictor of fasting insulinemia and HOMA-IR. The contribution of the A/L ratio was superseded by adipose cell size in the model where the latter replaced TAGs. Finally, leptinemia was a better predictor of IR than adipocyte size and the A/L ratio in our participants sample.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».