Relationships of Serum Ferritin, Transferrin Saturation, and <i>HFE</i> Mutations and Self-Reported Diabetes in the Hemochromatosis and Iron Overload Screening (HEIRS) Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We evaluated the associations of self-reported diabetes with serum ferritin concentration, transferrin saturation (TfSat), and HFE C282Y and H63D mutations in six racial/ethnic groups recruited at five field centers in the Hemochromatosis and Iron Overload Screening (HEIRS) study. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Analyses were conducted on 97,470 participants. Participants who reported a previous diagnosis of diabetes and/or hemochromatosis or iron overload were compared with participants who did not report a previous diagnosis. RESULTS: The overall prevalence of diabetes was 13.8%; the highest prevalence was in Pacific Islanders (20.1%). Of all participants with diabetes, 2.0% reported that they also had hemochromatosis or iron overload. The mean serum ferritin concentration was significantly greater in women with diabetes in all racial/ethnic groups and in Native-American men with diabetes than in those without diabetes. The mean serum ferritin concentration was significantly lower in Asian men with diabetes than in those without diabetes. Mean TfSat was lower in participants with diabetes from all racial/ethnic groups except Native-American women than in those without diabetes. There was no significant association of diabetes with HFE genotype. The mean serum ferritin concentration was greater (P < 0.0001) in women with diabetes than in those without diabetes for HFE genotypes except C282Y/C282Y and C282Y/H63D. Log serum ferritin concentration was significantly associated with diabetes in a logistic regression analysis after adjusting for age, sex, racial/ethnic group, HFE genotype, and field center. CONCLUSIONS: Serum ferritin concentration is associated with diabetes, even at levels below those typically associated with hemochromatosis or iron overload.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».