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Enregistrement W2106685042 · doi:10.1186/1475-2840-10-93

Predicting insulin resistance using the triglyceride-to-high-density lipoprotein cholesterol ratio in Taiwanese adults

2011· article· en· W2106685042 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Diabetology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsulin resistanceMedicineInternal medicineTriglycerideLogistic regressionReceiver operating characteristicHigh-density lipoproteinEndocrinologyWaistInsulinCholesterolGastroenterologyObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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