The Prevalence Of Nonalcoholic Steatohepatitis (NASH) Across Levels Of Cardiorespiratory Fitness In Men
Notice bibliographique
Résumé
Nonalcoholic steatohepatitis (NASH) is characterized by ectopic fat deposition in the liver and is associated with hepatic in.ammation, hepatocyte dysfunction, and with Nonalcoholic steatohepatitis (NASH) is characterized by ectopic fat deposition in the liver and is associated with hepatic inflammation, hepatocyte dysfunction, and with cirrhosis in 20% of afficted individuals. The underlying causes of NASH are largely unknown, however, increases in population levels of obesity and physical inactivity may be links in the etiological chain. PURPOSE To determine the prevalence of NASH across levels of cardiorespiratory fitness and body mass index (BMI) in men. METHODS Participants were 154 nonsmoking men from the Aerobics Center Longitudinal Study who were free of known CHD, cancer, and metabolic disease; and were not on statin therapy. We measured liver and spleen fat by computed tomography and defined NASH as having plasma alanine aminotransferase (ALT)>35 U/L with a liver/spleen (L/S) attenuation ratio ≤1.0. Fitness was defined as thirds of maximal METs achieved during a graded treadmill exercise test. BMI was categorized as normal weight (NW;18.5–24.9 kg/m2), overweight (OW;25 −29.9 kg/m2) & obese (OB:=30 kg/m2). RESULTS The prevalence of NASH was higher across categories of BMI:NW (0%), OW (4.8%), & OB (15.8%, Trend χ2df=2 =8.045, p < 0.018); and declined across the lowest (12%), middle (8%) and highest (0%) third of fitness (Trend χ2df=2 =6.47, P=0.039). Using multivariable logistic regression, age (p=0.03), alcohol use (p=0.06) and BMI (p=0.02) were directly associated with higher risk of having NASH while higher levels of fitness (p=0.05) were inversely associated with lower risk of having NASH. CONCLUSION Higher levels of fitness and lower levels of BMI are associated with a lower prevalence of NASH.TableSupported by NIH grant HL62508- 04 & AG06945
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».