Utility of non‐high‐density lipoprotein cholesterol in assessing incident type 2 diabetes risk
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Traditional lipid indices have been associated with type 2 diabetes, but limited data are available regarding non-high-density lipoprotein (non-HDL) cholesterol. In view of recent guidelines for the clinical management of dyslipidemia recommending the monitoring of non-HDL cholesterol as a secondary target after achieving the low-density lipoprotein (LDL) cholesterol goal, we aimed to assess the association of non-HDL cholesterol with incident type 2 diabetes and compare its utility as a risk predictor with traditional lipid variables in Aboriginal Canadians. METHODS: Of 606 diabetes-free participants at baseline, 540 (89.1%) returned for 10-year follow-up assessments. Baseline anthropometry, blood pressure, fasting insulin and serum lipids were measured. Fasting and 2-h postload glucose were obtained at baseline and follow-up to determine the incidence of type 2 diabetes. RESULTS: The cumulative incidence of type 2 diabetes was 17.5%. Higher non-HDL cholesterol, total-to-HDL cholesterol ratio, apolipoprotein B, triglyceride and LDL cholesterol and lower HDL cholesterol concentrations were individually associated with incident type 2 diabetes in univariate analyses (all p < 0.05). Non-HDL cholesterol was a superior determinant of incident diabetes compared with LDL cholesterol (comparing C-statistics of univariate models p = 0.01) or HDL cholesterol (p = 0.004). With multivariate adjustment including waist circumference, non-HDL cholesterol remained associated with incident diabetes [odds ratio (OR) 1.42 (95% confidence interval, CI 1.07-1.88)], while LDL cholesterol and HDL cholesterol became non-significant. CONCLUSIONS: Non-HDL cholesterol was associated with incident type 2 diabetes and was superior to LDL cholesterol as a risk predictor in this population. Further studies are required to establish the utility of non-HDL cholesterol in non-Aboriginal populations.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».