MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2124402648 · doi:10.2337/diabetes.53.10.2623

Elevations in Markers of Liver Injury and Risk of Type 2 Diabetes

2004· article· en· W2124402648 sur OpenAlexafffund
Anthony J. Hanley, Ken Williams, Andreas Festa, Lynne E. Wagenknecht, Ralph B. D’Agostino, Judy Kempf, Bernard Zinman, Steven M. Haffner

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteBanting and Best Diabetes Centre, University of TorontoAstraZenecaCanadian Diabetes AssociationU.S. Public Health ServiceNational Institutes of HealthUniversity of Toronto
Mots-clésMedicineInternal medicineType 2 diabetesInsulin resistanceOdds ratioDiabetes mellitusQuartileNonalcoholic fatty liver diseaseGastroenterologyInsulinWaistEndocrinologyBody mass indexFatty liverConfidence intervalDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A limited number of studies have reported associations of markers of liver injury, including elevated concentrations of aspartate aminotransferase (AST) and alanine aminotransferase (ALT), with prospective risk of type 2 diabetes. However, only one study has adjusted for a detailed measure of insulin sensitivity (insulin sensitivity index [S(i)]), which is important given associations of obesity and S(i) with nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD). Our objective was to investigate the associations of elevated AST and ALT with incident type 2 diabetes among 906 participants in the Insulin Resistance Atherosclerosis Study who were nondiabetic at baseline. S(i) and acute insulin response (AIR) were measured directly from the frequently sampled intravenous glucose tolerance test among black, Hispanic, and non-Hispanic white participants aged 40-69 years. After 5.2 years, 148 individuals had developed type 2 diabetes. Baseline AST and ALT were positively correlated with fasting insulin (r = 0.22 and r = 0.35, respectively), waist circumference (r = 0.18 and r = 0.34), and fasting glucose (r = 0.13 and r = 0.29) and inversely with S(i) (r = -0.18 and r = -0.30; all P < 0.0001). In separate logistic regression models adjusting for age, sex, ethnicity, clinical center, and alcohol consumption, participants in the highest quartiles (Q4) of AST and ALT were at significantly increased risk of incident type 2 diabetes compared with those in the lowest three quartiles (Q1-Q3): AST: odds ratio (OR) 1.73 (95% CI 1.17-2.57); ALT: OR 2.32 (1.36-3.75). After further adjustment for smoking, waist circumference, triglyceride, HDL, impaired glucose tolerance, S(i), and AIR, both AST and ALT remained significantly associated with incident type 2 diabetes: AST, Q4 vs. Q1-Q3: OR 1.98 (1.23-3.17); ALT, Q4 vs. Q1-Q3: OR 2.00 (1.22-3.28). There were no interactions of sex, ethnicity, obesity, impaired glucose tolerance, or S(i) with AST or ALT in the prediction of type 2 diabetes. When entered into the same model with adjustment for demographic variables, both C-reactive protein and ALT independently predicted type 2 diabetes. In addition, AST and ALT were positively associated with incident type 2 diabetes after excluding former and moderate to heavy drinkers. In conclusion, AST and ALT independently predict type 2 diabetes. Baseline elevations of these markers may reflect NAFLD or related pathologies.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,226 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations384
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDiabetesMême sujetLiver Disease Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207