Disposition Index, Glucose Effectiveness, and Conversion to Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Disposition index (DI) and glucose effectiveness (S(G)) are risk factors for diabetes. However, the effect of DI and S(G) on future diabetes has not been examined in large epidemiological studies using direct measures. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Insulin sensitivity index (S(I)), acute insulin response (AIR), and S(G) were measured in 826 participants (aged 40-69 years) in the Insulin Resistance Atherosclerosis Study (IRAS) by the frequently sampled intravenous glucose tolerance test. DI was expressed as S(I) x AIR. At the 5-year follow-up examination, 128 individuals (15.5%) had developed diabetes. RESULTS: The area under the receiver operating characteristic curve of a model with S(I) and AIR was similar to that of DI (0.767 vs. 0.774, P = 0.543). In a multivariate logistic regression model that included both DI and S(G), conversion to diabetes was predicted by both S(G) (odds ratio x 1 SD, 0.61 [0.47-0.80]) and DI (0.68 [0.54-0.85]) after adjusting for demographic variables, fasting and 2-h glucose concentrations, family history of diabetes, and measures of obesity. Age, sex, race/ethnicity, glucose tolerance status, obesity, and family history of diabetes did not have a significant modifying impact on the relation of S(G) and DI to incident diabetes. CONCLUSIONS: The predictive power of DI is comparable to that of its components, S(I) and AIR. S(G) and DI independently predict conversion to diabetes similarly across race/ethnic groups, varying states of glucose tolerance, family history of diabetes, and 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».