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Enregistrement W4399299505 · doi:10.1002/ajhb.24107

C‐reactive protein (CRP) in high altitude <scp>Bolivian</scp> peri‐urban adolescents varies by adiposity, current illness, height, socioeconomic status, sex, and menarcheal status: The potential benefits and costs of adipose reserves in arduous environments

2024· article· en· W4399299505 sur OpenAlexaff
Virginia J. Vitzthum, Jonathan Thornburg, Thomas W. McDade, Kathryn Hicks, Aaron A. Miller, Emily M. Chester, Baileigh Goodlett, Esperanza Cáceres, Hilde Spielvogel

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Human Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésAnthropometrySocioeconomic statusDemographyMedicineMenarcheOverweightObesityAdipose tissueBody mass indexEnvironmental healthPhysiologyGerontologyEndocrinologyInternal medicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: In non-industrialized and low-income populations, adipose stores can serve as a valuable buffer against harsh conditions such as seasonal food scarcity. However, these reserves may incur costs due to adipocytes' production of pro-inflammatory cytokines; inflammation is associated with increased risk for cardiometabolic diseases later in life. Life history theory posits that, especially in populations with high juvenile mortality, higher adiposity may nonetheless be advantageous if its benefits in early life outweigh its later costs. Relatively little is known about adolescents' C-reactive protein concentration (CRP; an inflammation biomarker) in such environments. We investigated CRP and its associations with several hypothesized predictors in adolescents in an economically diverse peri-urban Andean community. METHODS: We measured CRP in dried blood spots and collected data on anthropometrics, illnesses, socioeconomic status (SES), and menarcheal status in 59 female and 40 male adolescents ("Alteños", 11.0-14.9 years old) with normal vital signs in El Alto, Bolivia (~4150 m amsl). We used Cole's LMS method to standardize all anthropometrics for sex and age, and principal components analysis to construct a "fat-factor" variable loading on these standardized z-scores. We used multiple linear regression to assess the influence of fat-factor and other likely predictors on CRP rank. RESULTS: Compared to a national Bolivian growth reference, Alteños were, on average, shorter and leaner; only 6% were classified as overweight and none were obese. Pre-menarche females were on average leaner than post-menarche females. The best-fitting model explained 24% of the variance in CRP rank. Significant predictors were fat-factor, SES, current illness for males and pre-menarche females, and z-height for females. CONCLUSIONS: Our results are consistent with a tradeoff between investments in growth versus immune functioning, as might be expected in an environment with limited resources and high pathogen exposure (e.g., soil-transmitted helminths, poor sanitation). Thinner Alteños appear to maintain a minimum CRP concentration independent of fat-factor, while fatter (or less-thin) Alteños' CRP rises with fat-factor. Female Alteños appear to be trading off investment in immune response for investment in growth and maturation. Alteños' high rate of stunting and absence of obesity suggests chronic, presumably multifactorial, stress. Adipose stores likely buffer against some of these stressors and, in an environment such as this-in which many lack sufficient nutritious foods, potable water, adequate sewage, and health care-may confer a net lifetime benefit.

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 enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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