Sex-specific body fat distribution predicts cardiovascular ageing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Cardiovascular ageing is a progressive loss of physiological reserve, modified by environmental and genetic risk factors, that contributes to multi-morbidity due to accumulated damage across diverse cell types, tissues, and organs. Obesity is implicated in premature ageing, but the effect of body fat distribution in humans is unknown. This study determined the influence of sex-dependent fat phenotypes on human cardiovascular ageing. METHODS: Data from 21 241 participants in the UK Biobank were analysed. Machine learning was used to predict cardiovascular age from 126 image-derived traits of vascular function, cardiac motion, and myocardial fibrosis. An age-delta was calculated as the difference between predicted age and chronological age. The volume and distribution of body fat was assessed from whole-body imaging. The association between fat phenotypes and cardiovascular age-delta was assessed using multivariable linear regression with age and sex as co-covariates, reporting β coefficients with 95% confidence intervals (CI). Two-sample Mendelian randomization was used to assess causal associations. RESULTS: Visceral adipose tissue volume [β = 0.656, (95% CI, .537-.775), P < .0001], muscle adipose tissue infiltration [β = 0.183, (95% CI, .122-.244), P = .0003], and liver fat fraction [β = 1.066, (95% CI .835-1.298), P < .0001] were the strongest predictors of increased cardiovascular age-delta for both sexes. Abdominal subcutaneous adipose tissue volume [β = 0.432, (95% CI, .269-.596), P < .0001] and android fat mass [β = 0.983, (95% CI, .64-1.326), P < .0001] were each associated with increased age-delta only in males. Genetically predicted gynoid fat showed an association with decreased age-delta. CONCLUSIONS: Shared and sex-specific patterns of body fat are associated with both protective and harmful changes in cardiovascular ageing, highlighting adipose tissue distribution and function as a key target for interventions to extend healthy lifespan.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».