Dual burden of infectious and chronic disease in low-resource U.S. communities: examining relationships between infection, adiposity, and inflammation
Notice bibliographique
Résumé
Background Rising global obesity rates are linked with inflammation and associated morbidities. These negative outcomes are generally more common in low-resource communities within high-income countries; however, it is unclear how frequent infectious disease exposures in these settings may influence the relationship between adiposity and inflammation.Aim We test associations between adiposity measures and distinct forms of inflammation among adults (n = 80) living in low-resource U.S. communities experiencing high levels of obesity and pathogen exposure.Subjects and methods Adiposity measures included BMI and percent body fat. Inflammation measures included systemic inflammation (C-reactive protein [CRP]) and localised intestinal inflammation (faecal calprotectin [FC]). The relationship between a condition characterised by elevated inflammation (Helicobacter pylori infection) and adiposity was also considered.Results Adiposity was not significantly related to FC concentration. However, both adiposity measures were positively related with odds of CRP elevation and H. pylori infection was associated with significantly lower adiposity measures (all p < 0.05).Conclusion For this disadvantaged U.S. sample, the association between adiposity and inflammation varies by the systemic/localised nature of inflammation and the likely underlying cause of inflammation. Defining these associations will improve understanding of how rising obesity rates shape long-term health inequities, with implications for more effective intervention design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».