Relation of Low Glomerular Filtration Rate to Metabolic Disorders in Individuals without Diabetes and with Normoalbuminuria
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Microalbuminuria increases cardiovascular risk and is considered a metabolic disorder. Low glomerular filtration rate is also associated with increased cardiovascular risk, but the relation of low glomerular filtration rate to metabolic disorders is not well understood. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: Designed as a cross-sectional, epidemiologic study, the Insulin Resistance Atherosclerosis Study was conducted in four centers: San Antonio (Texas), San Luis Valley (Colorado), and Oakland and Los Angeles (California). The Modification of Diet in Renal Disease equation was used to classify individuals without diabetes and with normoalbuminuria (n = 856; age 40 to 69 yr) by the presence or absence of low glomerular filtration rate (<60 ml/min per 1.73 m(2)). A direct marker of insulin resistance, the insulin sensitivity index, was measured by the frequently sampled intravenous glucose tolerance test. RESULTS: Low glomerular filtration rate was related to hypertension and the metabolic syndrome. Low glomerular filtration rate was associated with fasting insulin concentration and insulin sensitivity index. Low glomerular filtration rate was also associated with insulin concentration after adjustment for potential determinants of glomerular filtration rate but was not associated with insulin sensitivity index. CONCLUSIONS: Low glomerular filtration rate is associated with increased insulin concentration in individuals without diabetes and with normoalbuminuria. Longitudinal analyses are needed to determine whether insulin concentration (insulin resistance) precedes the deterioration of renal function.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 ».