Notice bibliographique
Résumé
Fontana et al. (2008) recently reported in Aging Cell their interesting findings, based on studies of 46 subjects, of the impact of chronic severe caloric restriction on insulin-like growth factor 1 (IGF-1) and insulin-like growth factor binding protein 3 (IGFBP-3) levels. They concluded that protein intake may be a more important determinant of the circulating levels than energy restriction, and speculated that this may have implications with respect to longevity. We previously reported (Holmes et al., 2002; Giovannucci et al., 2003) studies of 1037 women and 753 men that explored dietary determinants of IGF-1 and IGFBP-3 levels in a cross-section of subjects on typical North American diets. We observed, in females, a positive association between protein intake with circulating IGF-1 concentration (174, 188, 201, 192, and 196 ng mL−1 across quintiles of protein intake; p = 0.002), which was stronger than the relationship between energy intake and IGF-1 concentration. Similar findings were seen in men, where the relationship of energy intake to IGF-1 levels was seen only in men with body mass index < 25 kg m−2. Thus, the intervention study involving a small number of subjects by Fontana et al. yielded data consistent with the larger observational studies we previously reported. Caution is required in extrapolating data concerning dietary-induced changes in IGF-1 levels to changes in health outcomes, such as longevity or cancer risk. While there is clear evidence that reduced IGF signalling is associated with increased longevity in model organisms, there is evidence that lower IGF-1 levels are associated with increased cardiovascular disease in humans (Brugts et al., 2008). In addition, recent data (e.g. Ma et al., 2008) suggest that with respect to cancer endpoints, it is important to consider insulin levels as well as IGF-1 levels. The relationships between diet, insulin and IGF-1 levels, and clinical health outcomes is an important topic, but one that appears to be more complex than might have been implied by animal models.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».