Autonomic Dysfunction in Asian Indian T2DM Patients is Related to Body Fat Content Instead of Insulin Resistance: A DEXA Study
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To study autonomic dysfunction in Asian Indian T2DM patients by heart rate variability and it's relation with body fat content, distribution and insulin resistance.Subjects and Methods: Subjects: 33 T2DM patients aged (46.96 ± 8.90 yrs), and 33 healthy controls aged (44.08 ± 9.15 yrs).Methods: Short-term heart rate variability (HRV) was measured by impedance plethysmograph recording of pulse wave in distal superficial arteries. Time domain and Frequency domain analysis of HRV was carried out. Time domain parameters (SDNN, rMSSD, pNN50) and frequency domain parameters (Total Power, LF power, HF Power, LF (nu), HF (nu), LF/HF Ratio) were determined. Body fat content and distribution was estimated by (DEXA). Insulin Resistance was assessed by HOMA-R. Student t test was used for comparison of parameters in two groups. Multiple regression was used to find out relation between parameters of adiposity and HRV.Results: Parameters rMSSD, pNN50, Total power, LF Power, HF Power were significantly lower in diabetics. Total power showed negative correlation with BMI and truncal fat (r=-.43; p
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».