Short Leg Length, a Marker of Early Childhood Deprivation, Is Associated With Metabolic Disorders Underlying Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Short leg length, a marker of early childhood deprivation, has been used in studies of the association of early life conditions with adult chronic disease risk. The objective of this study was to determine the cross-sectional associations of leg length with measures of insulin sensitivity and β-cell function. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Subjects (n = 462) at risk for type 2 diabetes were recruited into the PROspective Metabolism and ISlet cell Evaluation (PROMISE) longitudinal cohort. Leg length was calculated from sitting and standing height at the 3-year clinical examination. Glucose tolerance status was determined using an oral glucose tolerance test. Insulin sensitivity was assessed using homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA-IR) and the Matsuda insulin sensitivity index (ISI), while the insulinogenic index over HOMA-IR (IGI/IR) and the insulin secretion sensitivity index 2 (ISSI-2) determined β-cell function. Multiple linear regression analysis was conducted, adjusting for covariates including age, sex, ethnicity, family history of diabetes, waist, and weight. RESULTS: Leg length and leg-to-height ratio were significantly associated with HOMA-IR (β = -0.037, β = -10.49, respectively; P < 0.0001), ISI (β = 0.035, β = 8.83, respectively; P < 0.0001), IGI/IR (β = 0.021, P < 0.05; β = 7.60, P < 0.01, respectively), and ISSI-2 (β = 0.01, P < 0.03; β = 3.34, P < 0.01, respectively) after adjustment for covariates. The association of shorter leg length with lower insulin sensitivity was most evident for those with high waist circumferences. CONCLUSIONS: Shorter legs were independently associated with lower insulin sensitivity and β-cell function, suggesting that early childhood deprivation may increase the risk of developing diabetes.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».