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Enregistrement W4323035980 · doi:10.1139/apnm-2022-0445

Circulating leukocyte cell-derived chemotaxin 2 and fibroblast growth factor 21 are negatively associated with cardiorespiratory fitness in healthy volunteers

2023· article· en· W4323035980 sur OpenAlexvenueno aff
Sundus Malaikah, Scott A. Willis, Joseph Henson, Jack A. Sargeant, Thomas Yates, Alice E. Thackray, Fernanda R. Goltz, Matthew J Roberts, Danielle Bernard-Deshong, Guruprasad P. Aithal, David J. Stensel, James A. King

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFibroblast Growth Factor Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIHR Leicester Biomedical Research CentreKing Abdulaziz UniversityDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésCardiorespiratory fitnessFGF21MedicineInternal medicineAnthropometryBody mass indexEndocrinologyTreadmillFibroblast growth factorReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leukocyte cell-derived chemotaxin-2 (LECT2) and fibroblast growth factor 21 (FGF21) are hepatokines that are regulated by energy balance and mediate insulin sensitivity and glycaemic control. This cross-sectional study examined the independent associations of cardiorespiratory fitness (CRF), moderate-to-vigorous intensity physical activity (MVPA), and sedentary time with circulating LECT2 and FGF21. Data were combined from two previous experimental studies in healthy volunteers ( n = 141, male = 60%, mean ± SD age = 37 ± 19 years, body mass index (BMI) = 26.1 ± 6.3 kg·m −2 ). Sedentary time and MVPA were measured via an ActiGraph GT3X + accelerometer, while magnetic resonance imaging quantified liver fat. CRF was assessed using incremental treadmill tests. Generalized-linear models examined the association of CRF, sedentary time, and MVPA with LECT2 and FGF21 while controlling for key demographic and anthropometric variables. Interaction terms explored the moderating influence of age, sex, BMI, and CRF. In the fully adjusted models, each SD increase in CRF was independently associated with a 24% (95% CI: −37% to −9%, P = 0.003) lower plasma LECT2 concentration and 53% lower FGF21 concentration (95% CI: −73% to −22%, P = 0.004). Each SD increase in MVPA was independently associated with 55% higher FGF21 (95% CI: 12% to 114%, P = 0.006), and this relationship was stronger in those with lower BMI and higher levels of CRF. These findings demonstrate that CRF and wider activity behaviours may independently modulate the circulating concentrations of hepatokines and thereby influence inter-organ cross-talk.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,227 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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