Postprandial insulin sensitivity and thermogenesis in frail elderly women
Notice bibliographique
Résumé
The frailty syndrome is associated with inflammation, hypercortisolemia, and cardiovascular diseases, all of which are linked with insulin resistance. But whether frailty is characterized by insulin resistance is unclear, especially in the postprandial state. The prevalence of underweight with frailty is high. We wondered whether hypermetabolism associated with inflammation and hypercortisolemia could increase the thermic effect of food (TEF) and contribute to the frailty-associated body weight loss. In this study, we determined whether insulin sensitivity and TEF responses differ between frail and healthy elderly persons following a meal. Ten healthy and 13 frail elderly women were recruited and studied during the 5 h following the ingestion of a standardized liquid mixed-meal test. Areas under the curve (AUC) for glucose and insulin, and the product of AUC glucosexAUC insulinx10(−6) (PGI) were used as indices of insulin sensitivity. TEF was measured by indirect calorimetry. Following the meal, glucose and insulin AUCs and PGI were significantly higher in frail than in healthy elderly women and, except for the insulin AUC; these differences remained significant after adjustment for age, body weight, and physical activity. Physical activity, determined by questionnaire, was the single best predictor of PGI, explaining 27% of its variance. There was no difference in TEF between groups, and it did not correlate with any significant variable measured. Our results suggest that postprandial insulin resistance is higher in frail than in healthy elderly women, and TEF is similar, indicating that both processes do not contribute to the propensity for body weight loss.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».