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Enregistrement W4323534158 · doi:10.1002/oby.23686

Is adiposity associated with white matter microstructural health and intelligence differently in males and females?

2023· article· en· W4323534158 sur OpenAlexafffund
Arjun Patel, Jordan A. Chad, J. Jean Chen

Notice bibliographique

RevueObesity · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésWhite matterBiobankDiffusion MRIMedicineObesityFractional anisotropyAbdominal obesityCardiovascular healthPhysiologyInternal medicineDemographyMetabolic syndromeMagnetic resonance imagingBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The role of vascular risk factors in age-related brain degeneration has long been the subject of intense study, but the role of obesity remains understudied. Given known sex differences in fat storage and usage, this study investigates sex differences in the association between adiposity and white matter microstructural integrity, an important early marker of brain degeneration. METHODS: This study assesses the associations between adiposity (abdominal fat ratio and liver proton density fat fraction) and brain health (measures of intelligence and white matter microstructure using diffusion-tensor imaging [DTI]) in a group of UK Biobank participants. RESULTS: This study finds that intelligence and DTI metrics are indeed associated with adiposity differently in males and females. These sex differences are distinct from those in the associations of DTI metrics with age and blood pressure. CONCLUSIONS: Taken together, these findings suggest that there are inherent sex-driven differences in how brain health is associated with obesity.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,293

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,279 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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