Impaired<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mrow><mml:mi mathvariant="bold">β</mml:mi></mml:mrow></mml:math>Cell Function in Chinese Newly Diagnosed Type 2 Diabetes Mellitus with Hyperlipidemia
Notice bibliographique
Résumé
The objective is to explore the effects of hyperlipidemia on β cell function in newly diagnosed type 2 diabetes mellitus (T2DM). 208 patients were enrolled in the study and were divided into newly diagnosed T2DM with hyperlipidemia (132 patients) and without hyperlipidemia (76 patients). Demographic data, glucose levels, insulin levels, lipid profiles, homeostasis model assessment for β cell function index (HOMA-β ), homeostasis model assessment for insulin resistance index (HOMA-IR), and quantitative insulin-sensitivity check index (QUICKI) were compared between the two groups. We found that comparing with those of normal lipid levels, the subjects of newly diagnosed T2DM with hyperlipidemia were younger, and had declined HOMA-β . However, the levels of HOMA-β were comparable regardless of different lipid profiles (combined hyperlipidemia, hypertriglyceridemia, and hypercholesterolemia). Multiple stepwise linear regression analysis showed that high fasting plasma glucose (FPG), decreased fasting insulin level (FINS), and high triglyceride (TG) were independent risk factors of β cell dysfunction in newly diagnosed T2DM. Therefore, the management of dyslipidemia, together with glucose control, may be beneficial for T2DM with hyperlipidemia.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».