Insulin Resistance and High Sensitivity C-Reactive Protein in Migraine
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A relationship between migraine and vascular disorders such as hypertension, stroke, and coronary ischemia has been recently reported. Insulin resistance and endothelial dysfunction, which commonly underlies these disorders, have not been widely investigated in migraine patients. In this study, we aimed to investigate the existence of insulin resistance and endothelial dysfunction, and their relationship to vascular risk factors in patients with migraine. METHODS: We evaluated insulin resistance and high-sensitivity C-reactive protein (hs-CRP), a marker of endothelial dysfunction, in 60 migraine patients and 25 healthy control subjects. Multiple analysis of covariance test was used to adjust for known confounding factors that can influence insulin metabolism and endothelial function, such as obesity, blood pressure, and lipid parameters. RESULTS: Insulin resistance, as measured homeostasis model assessment (HOMA)-R levels, was significantly higher in the migraine group (p<0.001). After adjustment for confounding variables, the relationship between migraine and the HOMA-R levels remained significant (p<0.001). The hs-CRP levels did not differ between the migraine and control groups. CONCLUSIONS: Our data show that insulin resistance is present in migraine patients. Endothelial dysfunction is not found during the headache-free period. Further studies are needed to explain the role of insulin resistance in migraine pathogenesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».