The mediatory role of inflammatory markers on the relationship between the NOVA classification system and obesity phenotypes among obese and overweight adult women: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background Diet and inflammation both play important roles in the occurrence of obesity. We aimed to investigate the role of inflammation in the development of both metabolically healthy obese (MHO) and metabolically unhealthy obese (MUHO) individuals. Methods This cross-sectional study included 221 overweight and obese women aged 18–56 years. The study assessed the metabolic health phenotypes of the participants using the Karelis criterion score. Additionally, dietary intakes were evaluated using a 147-item semi-quantitative questionnaire and the NOVA classification system (comprising 37 food groups and beverages). The study also collected and analyzed the blood parameters, as well as biochemical and anthropometric indices, for all participants. Results Among the women included in the study, 22.9% had MHO phenotypes but 77.1% had MUHO phenotypes. A significant association between the third quartile of the NOVA classification system and the increased likelihood of having the MUHO phenotype was observed (OR = 1.40, 95% CI = 1.09–4.92, p = 0.04). Regarding the potential role of inflammatory markers, high-sensitivity C-reactive protein (hs-CRP) ( p = 0.84), transforming growth factor-β (TGF-β) ( p = 0.50), monocyte chemoattractant protein-1 (MCP-1) ( p = 0.49), plasminogen activator inhibitor-1 (PAI-1) ( p = 0.97), and homeostatic model assessment for insulin resistance (HOMA-IR) ( p = 0.92) were found to be mediators. Conclusion We observed a significant positive association between ultra-processed food (UPF) consumption and the MUHO phenotype in overweight and obese women. This association appeared to be mediated by some inflammatory markers, such as hs-CRP, TGF-β, MCP-1, PAI-1, and HOMA-IR. Additional studies are needed to validate these findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».