Cross-Sectional and Longitudinal Changes of Glucose Effectiveness in Relation to Glucose Tolerance
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Glucose effectiveness (S(G)), the capacity of glucose to enhance its own disposition, is an independent predictor of future diabetes. However, there are data on cross-sectional and longitudinal changes of S(G) and its components, basal insulin effect on S(G) (BIE) and S(G) at zero insulin (GEZI), but the natural course of S(G) has not been described in a large population. RESEARCH DESIGN AND METHODS: S(G) was measured at baseline in 1,265 participants (aged 40-69 years) and at the 5-year examination in 827 participants in the Insulin Resistance Atherosclerosis Study (IRAS) using the frequently sampled intravenous glucose tolerance test. None of these participants were treated with glucose-lowering agents. RESULTS: In cross-sectional analyses, S(G), BIE, and GEZI deteriorated with worsening of glucose tolerance (P < 0.001 for all three associations). In longitudinal analyses among subjects with normal glucose tolerance (NGT) at baseline, S(G), BIE, and GEZI declined in those who progressed to impaired glucose tolerance (IGT) or diabetes (P < 0.001 for all three measures). More modest longitudinal changes were demonstrated in individuals with IGT. The transition back to NGT (as opposed to no change) compared with the transition to diabetes was statistically significant for S(G) (P = 0.049) and BIE (P = 0.042) and was not a statistically significant trend for GEZI (P = 0.332). In individuals with diabetes, only BIE had a significant decline (P = 0.003). CONCLUSIONS: S(G), BIE, and GEZI decline in subjects whose glycemic status worsens. S(G) and GEZI deteriorate more in the initial stages of the disease process.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».