Insulin Resistance and Progression to Type 1 Diabetes in the European Nicotinamide Diabetes Intervention Trial (ENDIT)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Insulin resistance can modulate progression to type 1 diabetes in individuals with ongoing islet autoimmunity. We wanted to see whether measures of insulin resistance improved risk assessment in islet cell antibody (ICA)-positive relatives when added to other immune and metabolic markers. RESEARCH DESIGN AND METHODS: The retrospective cohort analysis included 213 family members participating in the European Nicotinamide Diabetes Intervention Trial. All were aged <25 years, with at least one islet antibody in addition to ICA >or=20 Juvenile Diabetes Foundation units. Median length of follow-up was 4.21 years, and 105 individuals developed diabetes. Oral and intravenous glucose tolerance tests were performed at baseline; antibodies to GAD, IA-2, and insulin were determined by radioimmunoassay; and insulin resistance was estimated by homeostasis model assessment. Risk was assessed by Cox regression analysis RESULTS: The overall cumulative risk of diabetes within 5 years was 54.1% (95% CI 46.0-62.3). Multivariate analysis confirmed that baseline first-phase insulin response (FPIR) quartile (P < 0.0001), number of additional antibody markers (P < 0.0001), and 120-min glucose in the oral glucose tolerance test (P < 0.0001) were independent determinants of risk of progression, whereas addition of homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA2-IR) achieved only borderline significance (P = 0.06). HOMA2-IR was an independent determinant in participants with loss of FPIR (P = 0.025) but not in those with preserved FPIR (P = 0.3). CONCLUSIONS: These data suggest that insulin resistance accelerates progression to type 1 diabetes in antibody-positive relatives in whom insulin secretion is markedly reduced but does not affect progression when insulin secretion is relatively well preserved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».