Is adiposity associated with white-matter microstructural health and intelligence differently in men and women?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The role of vascular risk in age-related brain degeneration has long been the subject of intense study. As a sub-category of vascular risk, obesity has an increasingly recognized role in influencing brain health and health-care strategies, but its association with brain health remains under-studied. Notably, no prior study has addressed sex differences in the association between adiposity and white-matter microstructural integrity, an important early marker of brain degeneration, despite known sex differences in fat storage and usage. This study focuses on the associations between adiposity (abdominal fat ratio: AFR, and liver proton density fat fraction: PDFF) and brain microstructural health (measures of white-matter microstructure using diffusion-tensor imaging, DTI). We found that fluid intelligence and reaction time are indeed associated with body fat differently in men and women. We also found significant differences in the associations of AFR with DTI metrics between sexes. These sex differences are mirrored in the associations of SBP and age with DTI metrics. Moreover, these sex differences in the AFR and SBP associations with DTI metrics persist when controlling for age. Taken together, these findings suggest that there are inherent sex-driven differences in how brain health is associated with vascular risk factors such as obesity.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».