Sex-specific associations of fat mass and muscle mass with cardiovascular disease risk factors in adults with type 2 diabetes living with overweight and obesity: secondary analysis of the Look AHEAD trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Distinguishable sex differences exist in fat mass and muscle mass. High fat mass and low muscle mass are independently associated with cardiovascular disease (CVD) risk factors in people living with type 2 diabetes; however, it is unknown if the association between fat mass and CVD risk is modified by muscle mass, or vice versa. This study examined the sex-specific interplay between fat mass and muscle mass on CVD risk factors in adults with type 2 diabetes living with overweight and obesity. Methods Dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) measures were used to compute fat mass index (FMI) and appendicular muscle mass index (ASMI), and participants were separated into high-fat mass vs. low-fat mass and high-muscle mass vs. low-muscle mass. A two-way analysis of covariance (ANCOVA: high-FMI vs. low-FMI by high-ASMI vs. low-ASMI) was performed on CVD risk factors (i.e., hemoglobin A1C [A1C]; high-density lipoprotein cholesterol; low-density lipoprotein cholesterol; triglycerides; systolic and diastolic blood pressure; cardiorespiratory fitness, depression and health related-quality of life [HR-QoL]) at baseline and following a 1-year intensive lifestyle intervention (ILI) for females and males separately, with a primary focus on the fat mass by muscle mass interaction effects. Results Data from 1,369 participants (62.7% females) who completed baseline DXA were analyzed. In females, there was a fat mass by muscle mass interaction effect on A1C (p = 0.016) at baseline. Post-hoc analysis showed that, in the low-FMI group, A1C was significantly higher in low-ASMI when compared to high-ASMI (60.3 ± 14.1 vs. 55.5 ± 13.5 mmol/mol, p = 0.023). In the high-FMI group, there was no difference between high-ASMI and low-ASMI (56.4 ± 12.5 vs. 56.5 ± 12.8 mmol/mol, p = 0.610). In males, only high-FMI was associated with higher A1C when compared to low-FMI (57.1 ± 14.4 vs. 54.2 ± 12.0 mmol/mol, p = 0.008) at baseline. Following ILI, there were significant fat mass by muscle mass interaction effects on changes in the mental component of HR-QoL in males. Conclusion Considering that A1C predicts future CVD, strategies to lower A1C may be especially important in females with low fat and low muscle mass living with type 2 diabetes. Our results highlight the complicated and sex-specific contribution of fat mass and muscle mass to CVD risk factors.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».