β-Cell Dysfunction in Subjects With Impaired Glucose Tolerance and Early Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Methods to assess beta-cell function in clinical studies are limited. The aim of the current study was to compare a direct measure of insulin secretion with fasting surrogate markers in relation to glucose tolerance status. RESEARCH DESIGN AND METHODS: In 1,380 individuals from the Insulin Resistance Atherosclerosis Study, beta-cell function was assessed using a frequently sampled intravenous glucose tolerance test (first-phase insulin secretion; acute insulin response [AIR]), homeostasis model assessment of beta-cell function (HOMA-B), proinsulin levels, and the proinsulin-to-insulin ratio. Beta-cell function was cross-sectionally analyzed by glucose tolerance categories (normal glucose tolerance [NGT], n = 712; impaired glucose tolerance [IGT], n = 353; newly diagnosed diabetes by 2-h glucose from an oral glucose tolerance test [OGTT] [DM2h], n = 80; newly diagnosed diabetes by fasting glucose [DMf], n = 135; or newly diagnosed diabetes by fasting and 2-h glucose and established diabetes on diet/exercise only [DM], n = 100). RESULTS: In Spearman correlation analyses, proinsulin and the proinsulin-to-insulin ratio were only modestly inversely related to AIR (r values from -0.02 to -0.27), and AIR was strongly related to HOMA-B (r values 0.56 and 0.58). HOMA-B markedly underestimated the magnitude of the beta-cell defect across declining glucose tolerance, especially for IGT and new DM by OGTT compared with AIR. Analyses adjusting for insulin sensitivity showed that beta-cell function was compromised in IGT, DM2h, DMf, and DM, relative to NGT, by 13, 12, 59, and 62% (HOMA-B) and by as much as 40, 60, 80, and 75%, using AIR. CONCLUSIONS: Subjects with IGT and early-stage, asymptomatic type 2 diabetic patients have more pronounced beta-cell defects than previously estimated from epidemiological studies using homeostasis model assessment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».