DXA-Measured Abdominal Adipose Depots and Structural Brain Integrity in Postmenopausal Women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study extends prior research from the MRI substudy of the Women's Health Initiative Memory Study (WHIMS-MRI) linking BMI to reduced brain atrophy and ischemic lesion load by examining DXA-based measurements of total body fat, total abdominal adipose tissue (TAT), abdominal visceral (VAT) and subcutaneous (SAT) adipose tissue, gynoid fat, and overall leg fat. METHODS: The analytic sample consisted of 61 postmenopausal women (baseline mean age 69.5 [3.6]) enrolled in WHIMS-MRI who had undergone DXA scans. DXA scans were completed at years 0, 3, and 6, and MRI scans were conducted ~8 years after baseline. Adjusted linear regression models were used to analyze the association between adiposity averaged across the 3-time points and volumes of brain regions previously linked to dementia. RESULTS: Higher levels of total body fat, TAT, VAT, SAT, gynoid, and overall leg fat were associated with larger hippocampal volume (β 0.02 [95% CI, 0.004-0.04]; 0.11 [0.02-0.21]; 0.26 [0.04-0.47]; 0.18 [0.03-0.33]; 0.18 [0.05-0.30]; 0.07 [0.009-0.12], respectively). No other significant associations were observed. CONCLUSION: Higher levels of adiposity were positively associated with hippocampal volume. Additional research with larger sample sizes is needed to ascertain the significance of this association.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».