Telomere length across the spectrum of metabolic health – an analysis from the LIPIDOGEN2015 study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Background: Telomere length is a cellular aging marker and correlates with various cardiovascular disease (CVD) risk factors. The current study assessed the association between obesity, metabolic syndrome (MetS), and telomere length. Material and methods Material and methods: The LIPIDOGRAM&LIPIDOGEN2015 study was conducted in primary care in 2015-2016. Recruited patients to the LIPIDOGEN2015 cohort (n=1788) were a random subset of patients of the LIPIDOGRAM2015 (n=13,724) study. For the aims of this analysis, the recruited patients were divided into four groups based on the presence of MetS: healthy slim (HS), metabolically healthy obese (MHO), non-obese with MetS (NOMS), and metabolically unhealthy obese (MUO). Relative telomere length (RTL) was measured using quantitative polymerase chain reaction (qPCR). Results Results: 1516 patients (85%; females - 59.7%, mean age- 50.3 years) were included for final analyses. An increase in body mass index (BMI), waist circumference, prevalence of diabetes mellitus, hypertension, dyslipidemia, and history of myocardial infarction moving from HS to MUO were observed. MUO group exhibited the highest triglycerides and lowest high-density lipoprotein (HDL-C) levels. Univariable regression analyses indicated that NOMS (p=0.038) and MUO (p=0.003) were associated with significantly decreased RTL. After adjustment for age, gender, education, smoking, place of residence, and myocardial infarction, the association was no longer statistically significant. Conclusions Conclusions: Despite the lack of statistical significance in the multivariate analysis, the univariate results suggest that both MUO and NOMS phenotypes contribute to the shortening of telomere length. These results may also indicate that MetS, irrespectively on obesity occurrence, is responsible for the shortened lifespan.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».