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Enregistrement W4396238913 · doi:10.1186/s12902-024-01590-9

The associations of oxidative stress and inflammatory markers with obesity in Iranian population: MASHAD cohort study

2024· article· en· W4396238913 sur OpenAlexaff
Hamideh Ghazizadeh, Amin Mansoori, Toktam Sahranavard, Mohamad Nasrabadi, Kaveh Hadiloo, Nazanin Sheikh Andalibi, Marzyeh Azmon, Shima Tavallaei, Ameneh Timar, Gordon A. Ferns, Majid Ghayour‐Mobarhan

Notice bibliographique

RevueBMC Endocrine Disorders · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOverweightObesityBody mass indexInternal medicineUric acidDiabetes mellitusPopulationOdds ratioEndocrinologyOxidative stressC-reactive proteinGastroenterologyInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Low-grade inflammation and stress oxidative condition play a role in the pathogenesis of obesity, and the serum levels of these markers, such as pro-oxidant-antioxidant balance (PAB), high-sensitivity C-reactive protein (hs-CRP), and uric acid may indicate obesity progression. In this study, we aimed to investigate the relationship between obesity with PAB, hs-CRP, and uric acid in the Iranian population. Methods This study was derived from the Mashhad Stroke and Heart Atherosclerotic Disorder (MASHAD) study. A total of 7985 subjects aged 35 to 65 years were divided into three groups according to body mass index (BMI) as: normal, overweight and obese groups. Anthropometric indices and biochemical parameters such as PAB, superoxide dismutase type 1 (SOD1), hs-CRP, and uric acid were measured in all the participants. We evaluated the association of obesity with inflammatory factors by using multivariate regression analysis. Also, those participants with hypertension, an endocrine disorder, history of cardiovascular diseases and diabetes mellitus were excluded from the study. Results There was a positive significant correlation between BMI and serum PAB, hs-CRP and uric acid (p < 0.001). While no statistically significant relation was observed between BMI and SOD1 (p = 0.85). Multivariate regression analysis showed that the risk of overweight and obesity increased 1.02 and 1.03-fold according to increase 10 units of PAB raise in comparison to reference group (normal weight) [(odds ratio (OR): 1.02, 95% CI (1.01–1.03)] and [OR: 1.03, 95% CI (1.01–1.04)], respectively). In addition, hs-CRP serum concentration was significantly associated with a high risk of obesity [(OR: 1.02; 95% CI (1.01–1.03)]. While the high levels of serum uric acid were associated with increased odds of overweight and obesity risk [OR: 1.4; CI (1.39–1.58) and OR: 1.76; CI (1.63–1.89), respectively]. Conclusions Generally, we showed a significant association between BMI and serum PAB, hs-CRP values and uric acid levels, suggesting the role of these factors as risk stratification factors for 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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