Association between Leptin, Adiponectin Levels, and Nutritional Status in Children with Down Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Background: Children with Down Syndrome (DS) have been associated with obesity. Leptin and adiponectin were also significant predictors of obesity and its comorbidity in DS. However, there was limited data regarding leptin and adiponectin in children with DS, particularly who were undernutrition. This study aimed to seek the role of leptin levels, adiponectin levels, and nutritional status in children with DS. Methods: This cross-sectional study was conducted on 40 children with DS aged 1 - 5 years. Height and weight were measured, and then the growth was interpreted using a DS growth chart. The Weight for Height Z-Score (WHZ) and Height for Age Z-Score (HAZ) were determined, and Mid-Upper Arm Circumference (MUAC) was measured. Leptin and adiponectin serum were analyzed using the enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) method. Mann-Whitney test was done to compare leptin and adiponectin levels in normal and wasted groups, while Spearman’s analysis was carried out to correlate laboratory results and anthropometric parameters. Results: Forty children participated (23 males, 17 females) with a median age was 25.5 months. Ten out of 40 children with DS (25%) were wasted and leptin was significantly lower in wasted compared to normal children. In addition, leptin was significantly correlated with WHZ (r = 0.415; p = 0.008), and MUAC (r = 0.427; p = 0.006), while adiponectin did not significantly correlate with those anthropometric variables in both wasted or non-wasted groups. Conclusion: Leptin is associated with WHZ and MUAC, and it decreases in wasted children with DS.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».