Associations of resistin with inflammatory and fibrinolytic markers, insulin resistance, and metabolic syndrome in middle-aged and older Chinese
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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) | 0,001 | 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 découle