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Enregistrement W2156669160 · doi:10.2337/diacare.28.11.2710

The Impact of Insulin Resistance on Proinsulin Secretion in Pregnancy

2005· article· en· W2156669160 sur OpenAlexafffund
Ravi Retnakaran, Anthony J. Hanley, Mathew Sermer, Bernard Zinman

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineProinsulinInsulin resistancePregnancyInternal medicineDiabetes mellitusEndocrinologySecretionInsulinObstetrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Excessive secretion of the insulin precursor proinsulin, as manifested by an increased serum proinsulin-to-insulin ratio, has been associated with beta-cell dysfunction. In women with gestational diabetes mellitus (GDM), previous studies of the proinsulin-to-insulin ratio have yielded conflicting results, despite the presence of beta-cell dysfunction. The interpretation of the proinsulin-to-insulin ratio, however, may be confounded by the variable effects of hepatic insulin extraction. Thus, we sought to determine whether GDM is characterized by relative hyperproinsulinemia as measured by the proinsulin-to-C-peptide ratio, an alternate measure of proinsulin secretion that is not affected by hepatic insulin extraction. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Serum proinsulin, C-peptide, and insulin were measured in a cross-sectional study of 180 women undergoing oral glucose tolerance tests (OGTTs) in the late second or early third trimester. Based on the OGTT, participants were stratified into three groups: 1) normal glucose tolerance (NGT; n = 93), 2) impaired glucose tolerance (IGT; n = 39), and 3) GDM (n = 48). Insulin sensitivity (IS) was measured using the IS(OGTT) index of Matsuda and DeFronzo, which has been previously validated in pregnant women. RESULTS: There were no significant differences in mean fasting proinsulin-to-C-peptide ratio between the three glucose tolerance groups (NGT, 0.024; IGT, 0.022; GDM, 0.019; P = 0.4). Furthermore, adjustment for age, weeks' gestation, prepregnancy BMI, ethnicity, previous GDM, and family history of diabetes did not reveal any association between the proinsulin-to-C-peptide ratio and glucose tolerance status. Using Spearman univariate correlation analysis, fasting proinsulin-to-C-peptide ratio was significantly correlated with IS(OGTT) (r = 0.29, P < 0.0001) and inversely related to the homeostasis model assessment of insulin resistance (r = -0.36, P < 0.0001) and prepregnancy BMI (r = -0.23, P < 0.005). On multiple linear regression analysis, IS(OGTT) emerged as the strongest independent correlate of the dependent variable proinsulin-to-C-peptide ratio. Furthermore, after adjustment for potential covariates, a stepwise decrease in proinsulin-to-C-peptide ratio was observed per decreasing tertile of IS(OGTT) (trend P = 0.0019), consistent with enhanced efficiency of proinsulin processing (i.e., reduced proinsulin-to-C-peptide ratio) as insulin resistance increases. CONCLUSIONS: GDM is not independently associated with hyperproinsulinemia as measured by the proinsulin-to-C-peptide ratio. Instead, in pregnant women, increased insulin resistance is associated with decreased proinsulin-to-C-peptide ratio, independently of glucose tolerance status. These data suggest that relative proinsulin secretion in late pregnancy is primarily related to insulin resistance and does not necessarily reflect beta-cell function.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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