Associations of resistin with inflammatory and fibrinolytic markers, insulin resistance, and metabolic syndrome in middle-aged and older Chinese
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Resistin increases insulin resistance (IR) in mice. However, the role of resistin in human disease remains controversial. We aimed to assess plasma resistin levels and their associations with inflammatory and fibrinolytic markers, IR and metabolic syndrome (MetS) among Chinese. DESIGN AND METHODS: Plasma resistin was measured in a population-based cross-sectional survey of 3193 Chinese aged from 50 to 70 years in Beijing and Shanghai. RESULTS: The median resistin concentration was 8.60 ng/ml (interquartile range, 5.78-14.00) among all participants, and it was higher in women than in men (P=0.008). Resistin was correlated weakly with body mass index, waist circumference, high-density lipoprotein (HDL) cholesterol (negatively), homeostatic model assessment of IR and tumor necrosis factor-alpha receptor 2 (TNFR2; r=0.04, 0.07, -0.09 and 0.06 respectively, all P<0.05), and more highly with C-reactive protein (CRP), interleukin (IL)6 and plasminogen activator inhibitor (PAI)1 (r=0.12, 0.12 and 0.21 respectively, all P<0.001), but only HDL cholesterol, CRP, IL6, TNFR2, and PAI1 remained significantly associated with resistin in multiple regression analysis (all P<0.05). Furthermore, elevated resistin levels were associated with the higher prevalence of IR and MetS. However, the significant relationships disappeared after adjustment for inflammatory and fibrinolytic markers especially PAI1. CONCLUSIONS: This study suggests that resistin is more strongly associated with inflammatory and fibrinolytic markers than with obesity or IR status. The associations of resistin with IR and MetS could largely be explained by inflammatory and fibrinolytic markers especially PAI1 levels.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».