Changes in Body Composition in Relation to Metabolic Syndrome: A Compositional Analysis in Adults with Overweight and Obesity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/PURPOSE: Current knowledge of the association between body composition and health outcomes is based on traditional regression techniques, where the components of body composition are treated as noncompositional independent variables. Mounting evidence suggests that body tissues are biologically co-dependent and therefore, require a statistical technique that considers this. This study used a compositional data analysis framework to explore the longitudinal association between body composition and a continuous metabolic syndrome score. METHODS: Participants included 288 physically inactive adults (age: 56 ± 12 yr [mean ± SD]; 56% female) with overweight or obesity (body mass index: 31.3 ± 3.5 kg·m 2 ) who participated in randomized controlled trials that determined the effects of exercise on adipose tissue (visceral, abdominal subcutaneous, peripheral subcutaneous, other adipose tissues) and lean tissues (skeletal muscle, other lean tissues) assessed by whole-body magnetic resonance imaging. RESULTS: Visceral adipose tissue, relative to the mass of the remaining tissues, was significantly associated with the metabolic syndrome score preintervention and postintervention ( P < 0.05). The slopes and intercepts of the preintervention and postintervention regression lines between relative visceral adipose tissue mass and metabolic syndrome did not differ ( P > 0.2). For a given weight loss, the greater the relative reduction in visceral adipose tissue, the larger the decrease in the predicted metabolic syndrome score. CONCLUSIONS: This novel compositional data analysis reinforces that visceral adipose tissue is an important marker of cardiometabolic risk and should be a primary target for therapeutic strategies in individuals with overweight or obesity.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».