Metabolic Syndrome - Risk Factors for Atherosclerosis and Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To evaluate the lipoprotein profiles, triglycerides and glycemia along with the abdominal fat to explore the risk factors associated with non-diabetic state to IGF, IGT and Type-2 diabetes in Canadian population. Methods: We examined 780 subjects using the ADA and WHO criteria to classify them into groups based on (1) normal glucose tolerance with FBS < 6.0 and 2hBS < 7.0 mmol/l), (2) IFG; FPG ≥6.1 mmol/l but 2hBS > 7.8-11.1 mmol/l; (3) combined IFG/IGT (FPG ≥7.0 mmol/l and 2hBS > 11.1 mmol/l). We compared the three groups for glycemia, insulin secretion and insulin sensitivity based on their WHR, abdominal and visceral fat measurements. Results: The subjects with higher 2 hrs glucose levels 5.2 for NGT vs. 9.1 for IGT and 13.4 mmol/l for NIDDM, p < 0.001, apo C-III level (12.8 (DM) vs. 8.9 mg/dl (normal), p < 0.001), waist to hip ratio (0.91 (IGT) vs. 0.89 (Normal), p < 0.01) and abdominal fat and were found to be highly insulin resistant. Conclusions: The higher apolipoproteins levels, BMI and abdominal and visceral fat accompanied by poor glycemia were shown to be associated strongly with the metabolic abnormalities. These factors led to the worsening of insulin secretory dysfunction and insulin resistance and were strong predictors of diabetes. Abbreviations: 2hBS, 2-hour blood sugar, • FBS, fasting blood glucose, •NGT, normal glucose tolerance, • IFG, impaired fasting glucose, • IGT, impaired glucose tolerance, • MS, metabolic syndrome, • IR, insulin resistance • ISI, insulin sensitivity index • OGTT, oral glucose tolerance test • WHR, waist-to-hip ratio, • BMI, body mass index, • VFA, visceral fat area, • SFA, subcutaneous fat area, • WHO, World Health Organization.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».