Predicting insulin resistance using the triglyceride-to-high-density lipoprotein cholesterol ratio in Taiwanese adults
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The triglyceride to high-density lipoprotein cholesterol ratio (TG/HDL-C) has been advocated as a simple clinical indicator of insulin resistance. Thresholds of TG/HDL-C appeared to depend on ethnicity. However, no studies have specifically compared the accuracy of TG/HDL-C with and without other clinical and demographic factors in predicting insulin resistance in Taiwanese adults. The aim of the present investigation was to use TG/HDL-C and other clinical available factors to predict insulin resistance in Taiwanese adults. METHODS: A total of 812 subjects were recruited from at the time of their general health examination at the Buddhist Dalin Tzu Chi General Hospital, Taiwan. Demographic information and clinical characteristics were obtained. Insulin resistance was defined by the homeostasis model assessment for insulin resistance (HOMA-IR). Simple and multiple logistic regression analyses were used to obtain probabilities of insulin resistance (HOMA-IR > 2) using TG/HDL-C with (Model 2) and without (Model 1) other clinical variables. A receiver operating characteristic (ROC) analysis was conducted to evaluate the ability of the two models to correctly discriminate between subjects of low and elevated HOMA-IR. RESULTS: Female sex, greater waist circumferences, and higher ALT levels were significantly associated with the risk of elevated HOMA-IR in addition to TG/HDL-C in the multiple logistic regression (Model 2). The area under the ROC curve (AUC) of Model 2 was 0.71 [95% CI = 0.67-0.75] and was significantly higher (P = 0.007) than the AUC 0.66 [95% CI = 0.62-0.71] of Model 1. CONCLUSIONS: The diagnostic accuracy of insulin resistance, defined by HOMA-IR, using TG/HDL-C can be significantly enhanced by including three additional clinically available factors - sex, waist circumferences, and ALT levels.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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.
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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 découle