Modified Quantitative Insulin Sensitivity Check Index Is Better Correlated to Hyperinsulinemic Glucose Clamp than Other Fasting-Based Index of Insulin Sensitivity in Different Insulin-Resistant States
Notice bibliographique
Résumé
Fasting-based index estimates of insulin sensitivity were compared with euglycemic hyperinsulinemic clamp (IS clamp) measurements in 148 subjects: normal controls (n = 46), and obese (n = 12), polycystic ovary syndrome (n = 16), first-degree relatives of type 2 diabetic (n = 17), impaired glucose tolerance (n = 28), and type 2 diabetic (n = 29) patients. The fasting-based indexes tested included log homeostasis model assessment (HOMA), the quantitative insulin sensitivity check index (QUICKI), the revised QUICKI, and a new revised QUICKI using fasting plasma glycerol. In the population studied, at 40 mU/m(2).min (n = 30) revised QUICKI (r = 0.86; P < 0.0001) and QUICKI-glycerol (r = 0.87; P < 0.0001) gave higher correlations with the IS clamp than QUICKI and log HOMA (r = 0.78 and r = -0.78; P < 0.001). For subjects tested at 75 mU/m(2).min (n = 118), comparable correlations were found for all indexes (r > 0.80; P < 0.0001). When studied in subgroups, revised QUICKI and QUICKI-glycerol give significantly higher correlations with the IS clamp than other indexes for lean control subjects studied at 40mU/m(2).min and impaired glucose tolerance subjects. We confirmed, in a large patient population with a wide range of insulin sensitivities, that no single test is superior in all groups of patients. However, QUICKI and revised QUICKI are good indexes that offer correlations similar to or higher than values obtained with log HOMA. Such indexes are simple tools to estimate insulin sensitivity appropriate for epidemiological studies.
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.
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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».