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Enregistrement W7161765370 · doi:10.82308/2555

Adiponectin : distribution, and associations with age, sex, adiposity, lifestyle factors, family history and insulin resistance in children and adolescents

2006· dissertation· en· W7161765370 sur OpenAlexaboutno aff
Zubin. Punthakee

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdiponectinInsulin resistanceFamily historyDiabetes mellitusInsulinBody mass indexType 2 diabetes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adiponectin is inversely related to obesity, insulin resistance and progression to type 2 diabetes in adults. However its distribution, determinants and its association with insulin resistance (IR) are less well studied in the pediatric population. The objectives of this study were to describe, in youth, the age- and sex-specific distribution of adiponectin concentrations, and its association with demographic, anthropometric, and lifestyle factors, parental diabetes, and markers of JR. This study was a secondary analysis of a sample of 1632 French Canadian youth aged 9, 13 and 16 years who participated in the Quebec Child and Adolescent Health and Social Survey, a province-wide school-based survey conducted in 1999. Boys had lower adiponectin concentrations than girls by 17% (p<0.0001). Adiponectin concentrations decreased by age-group to a greater extent in boys than girls over the age range studied (27.7% vs. 13.3%, pinteraction=0.009). Mean adiponectin decreased by 8.1% in boys and 11.2% in girls (p<0.0001) for every unit increase in BMI Z-score. Growth-related change in BMI explained half the age effect in boys and all the age effect in girls. Self-reported pubertal status, physical activity, smoking and parental diabetes were not independently associated with adiponectin. Fasting insulin and HOMA-IR were not associated with adiponectin concentration after adjusting for BMI. However, an interaction term for adiponectin and BMI Z-score was significant in a multiple linear regression model with fasting insulin as the dependent variable. In conclusion, male sex and changes in body fat may be major determinants of decreasing adiponectin concentrations in growing youth. There was no association between adiponectin and markers of 1R. The relationship between adiposity and markers of IR is attenuated in those with higher adiponectin concentrations, making adiponectin a potential intervention target or risk stratification marker for which the normative data presented herein may be useful.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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