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Enregistrement W1504071565 · doi:10.25011/cim.v32i4.6618

Adiponectin has different mechanisms in type 1 and type 2 diabetes with C-peptide link

2009· article· en· W1504071565 sur OpenAlexvenueno aff
Spomenka Ljubić, Jozo Boras, Anamarija Jazbec, Marijana Vučić Lovrenčić, Vinko Vidjak, Dubravka Jurišić‐Eržen, Dean Mileta

Notice bibliographique

RevueClinical and investigative medicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdiponectinInternal medicineEndocrinologyType 2 diabetesMedicineDiabetes mellitusBody mass indexGlycated hemoglobinHigh-density lipoproteinType 2 Diabetes MellitusCholesterolInsulin resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Adiponectin (ApN) is considered to be responsible for reduction of inflammation and is known to be included in lipid metabolism. This study was designed to assess the role of adiponectin in patients with type 1 and type 2 diabetes and to determine parameters important in the prediction of adiponectin. METHODS: Adiponectin, high sensitive C-reactive protein, fibrinogen, homocysteine, C-peptide, and lipid panel in addition to clinical and laboratory parameters important for the definition of diabetes, obesity and the metabolic syndrome were measured in 118 patients. RESULTS: The best model (R2=0.989) for predicting adiponectin in type 1 diabetes included fibrinogen, white blood cell count, uric acid and triglycerides. In type 2 diabetes the best model (R2=0.751) included C-peptide, white blood cell count, systolic blood pressure, fasting blood glucose, glycated hemoglobin and high-density lipoprotein cholesterol. ANOVA showed among-group differences in adiponectin (P=0.028), body mass index (P < 0.001), fasting blood glucose (P < 0.001) and high-density lipoprotein cholesterol (P =0.012) according to the type of diabetes. Between-group differences were also observed in adiponectin (P =0.033) and high-density lipoprotein cholesterol (P =0.009) according to sex. Adiponectin correlated (P < 0.05) with body mass index, C-peptide, pulse pressure and high-density lipoprotein cholesterol. CONCLUSION: Adiponectin levels were higher in type 1 diabetes. The association between C-peptide and adiponectin is probably one of the reasons for their different respective levels in different types of diabetes. Interrelations between adiponectin and inflammation, dyslipidemia, C-peptide levels and sex appear to be important for complex adiponectin modulation and action.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations14
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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