Waist Circumference as a Simple and Meaningful Means to Assess Insulin Resistance Among Outpatients with Bipolar Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Aims: To evaluate insulin resistance (IR) among outpatients with bipolar disorder (BD) in order to determine clinical correlates of IR in this patient population. Method: We performed a cross-sectional study in sixty-five DSM-IV-TR BD patients consecutively assessed from January to August 2007 at the Bipolar Disorder Program, Hospital de Clínicas de Porto Alegre, Brazil. IR was diagnosed using the homeostatic model assessment - insulin resistance (HOMA-IR). Metabolic syndrome (MS) diagnosis and metabolic variables were assessed using three definitions: National Cholesterol Educational Program - Adult Treatment Panel III (NCEP-ATP III); NCEP-ATP III modified criteria and International Diabetes Federation (IDF). Results: IR was present in 43.1% of the sample (women 40%, men 44.4%). The prevalence of MS defined by the NCEP-ATP III criteria was 32.3%, NCEP-ATP III modified was 40% and IDF was 41.5%. NCEP-ATP III modified criteria showed the best trade-off between sensitivity (78.6%) and specificity (89.2%) to detect insulin resistance. Waist circumference was the best clinical parameter associated with IR in the linear regression model (B=0.014, SE 0.002, t=6.18, p< 0.001). Areas under ROC curves were similar for waist circumference and different MS definitions (chi2=2.98, df=3, p=0.39). Conclusion: Currently MS criteria may provide reasonable sensitivity and specificity for the detection of insulin resistance in patients with bipolar disorder. Waist circumference may be a simple and inexpensive means to predict insulin resistance in this population.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».