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Enregistrement W4390645252 · doi:10.1016/j.ebiom.2023.104948

Adults with metabolically healthy overweight or obesity present more brown adipose tissue and higher thermogenesis than their metabolically unhealthy counterparts

2024· article· en· W4390645252 sur OpenAlexaff
Lucas Jurado‐Fasoli, Guillermo Sánchez‐Delgado, Juan M. A. Alcántara, Francisco M. Acosta, R. Sánchez Sánchez, Idoia Labayen, Francisco B. Ortega, Borja Martínez‐Téllez, Jonatan R. Ruiz

Notice bibliographique

RevueEBioMedicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesEuropean CommissionEuropean Regional Development FundInstituto de Salud Carlos IIIJunta de AndalucíaUniversidad de GranadaH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsMinisterio de Economía y CompetitividadMinisterio de UniversidadesMinisterio de Educación, Cultura y DeporteConsejería de Transformación Económica, Industria, Conocimiento y UniversidadesAgencia Estatal de InvestigaciónFundación Iberoamericana de NutriciónAstraZeneca HealthCare Foundation
Mots-clésThermogenesisOverweightMedicineInternal medicineObesityPostprandialEndocrinologyAdipose tissueBrown adipose tissueBasal metabolic rateBody mass indexPhysiologyDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a subset of individuals with overweight/obesity characterized by a lower risk of cardiometabolic complications, the so-called metabolically healthy overweight/obesity (MHOO) phenotype. Despite the relatively higher levels of subcutaneous adipose tissue and lower visceral adipose tissue observed in individuals with MHOO than individuals with metabolically unhealthy overweight/obesity (MUOO), little is known about the differences in brown adipose tissue (BAT). METHODS: F-FDG positron emission tomography/computed tomography scan after a 2-h personalized cooling protocol. Energy expenditure, skin temperature, and thermal perception were assessed during a standardized mixed meal test (3.5 h) and a 1-h personalized cold exposure. Body composition was assessed by dual-energy x-ray absorptiometry, energy intake was determined during an ad libitum meal test and dietary recalls, and physical activity levels were determined by a wrist-worn accelerometer. FINDINGS: Participants with MHOO presented higher BAT volume (+124%, P = 0.008), SUVmean (+63%, P = 0.001), and SUVpeak (+133%, P = 0.003) than MUOO, despite having similar BAT mean radiodensity (P = 0.354). In addition, individuals with MHOO exhibited marginally higher meal-induced thermogenesis (P = 0.096) and cold-induced thermogenesis (+158%, P = 0.050). Moreover, MHOO participants showed higher supraclavicular skin temperature than MUOO during the first hour of the postprandial period and during the cold exposure, while no statistically significant differences were observed in other skin temperature parameters. We observed no statistically significant differences between MHOO and MUOO in thermal perception, body composition, outdoor ambient temperature exposure, resting metabolic rate, energy intake, or physical activity levels. INTERPRETATION: Adults with MHOO present higher BAT volume and activity than MUOO. The higher meal- and cold-induced thermogenesis and cold-induced supraclavicular skin temperature are compatible with a higher BAT activity. Overall, these results suggest that BAT presence and activity might be linked to a healthier phenotype in young adults with overweight or obesity. FUNDING: See acknowledgments section.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations23
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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