Lipid and apolipoprotein predictors of progression from asymptomatic state or impaired glucose tolerance to type 2 diabetes mellitus.
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Background. To relate lipoprotein profile, conventional lipid and glycemia along with abdominal fat to explore the possible risk factors associated with the progression from a non-diabetic, asymptomatic state to IGT, IGF and type-2 DM in Maltese Canadian population. Methods. We conducted analysis of 780 subjects using the ADA and WHO criteria to classify subjects into groups based on: 1) normal glucose tolerance with FBG 6.1 and 2hBG 8-12); and 4) combined IFG/IGT (FBG 6.16.9 and 2hBG 8-12). We compared the three groups for glycemia, insulin secretion, and insulin sensitivity based on their apolipoprotein levels and abdominal fat. Results. The subjects with higher apolipoprotein levels (12.8 (IGT) vs. 8.9 mg/dL (normal), P<0.001), WHR (0.91 (IfG) vs. 0.89 (normal), P<0.01) and higher abdominal fat were found to be suffering from IGF and IGT and were highly insulin resistant. There were significant differences in the 2-h glucose (5.2 for NGT vs. 9.1 for IGT and 13.4 mmol/L for T2DM, P<0.001) and insulin (37.1 vs. 89.3 vs. 53.2, μU/mL). Conclusions. Poor glycemia was associated with potentially more atherogenic lipoprotein profiles and led to the worsening of insulin resistance and insulin secretory dysfunction. The higher apolipoprotein C-III and B levels, BMI and abdominal fat were strongly associated with metabolic abnormalities and shown to be predictors of 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».