Nuclear Magnetic Resonance Lipoprotein Abnormalities in Prediabetic Subjects in the Insulin Resistance Atherosclerosis Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Subjects with type 2 diabetes have smaller LDL and HDL particles in addition to higher levels of triglycerides and lower HDL cholesterol. Elevated insulin resistance, blood pressure, and dyslipidemia (including small dense LDL) predicted incident diabetes. In the Insulin Resistance Atherosclerosis Study (IRAS) we studied nuclear magnetic resonance (NMR) lipoprotein particle measures in prediabetic individuals, considering potentially modifying covariates, including insulin resistance, as directly measured using a frequently sampled intravenous glucose tolerance test. METHODS AND RESULTS: Of 830 subjects who were nondiabetic at baseline, 130 (15.7%) developed diabetes after a mean follow-up of 5.2 years. Various lipoprotein abnormalities were found in prediabetic subjects compared with subjects who stayed nondiabetic at follow-up. In logistic regression analyses (demographically adjusted), VLDL particles, large VLDL, LDL particles, small LDL, large HDL, small HDL, VLDL size, LDL size, and HDL size were related to incident diabetes. The relation of VLDL size and small HDL to incident diabetes was independent of waist (odds ratio [OR] [95% CI], 1.43 [1.18 to 1.73] and 1.23 [1.01 to 1.51] for VLDL size and small HDL, respectively) and independent of conventionally (chemically) measured triglycerides and HDL cholesterol (OR [95% CI], 1.45 [1.18 to 1.78] and 1.30 [1.06 to 1.60], respectively). Insulin sensitivity attenuated the relation to incident diabetes of VLDL size (OR [95% CI], 1.25 [1.01 to 1.53]) but not of small HDL particles (OR [95% CI], 1.25 [1.02 to 1.54]). CONCLUSIONS: We have shown a range of lipoprotein abnormalities in prediabetic individuals, including compositional changes in HDL and VLDL. These findings extend previous work indicating a proatherogenic state in healthy, nondiabetic subjects who subsequently develop diabetes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».