Increased Proinsulin Levels and Decreased Acute Insulin Response Independently Predict the Incidence of Type 2 Diabetes in the Insulin Resistance Atherosclerosis Study
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have indicated that beta-cell dysfunction predicts the development of diabetes, although it is unknown whether the use of combinations of insulin secretory measures further improves prediction. The Insulin Resistance Atherosclerosis Study is a prospective, multicenter, epidemiological study of the relationship between insulin sensitivity and the risk of diabetes and cardiovascular disease. At baseline, fasting concentrations of insulin, intact proinsulin (PI), and split PI were measured, and acute insulin response (AIR) was determined during a frequently sampled intravenous glucose tolerance test (FSIGTT). Subjects who were nondiabetic at baseline (n = 903) were reexamined after 5 years of follow-up; 148 had developed diabetes. In separate logistic regression models adjusted for age, sex, clinic, and ethnicity, 1 SD differences in measures of beta-cell dysfunction were associated with diabetes incidence (AIR: odds ratio [OR] 0.37, 95% CI 0.27-0.52; intact PI: OR 1.90, 95% CI 1.57-2.30; split PI: OR 1.94, 95% CI 1.63-2.31). After additional adjustment for BMI, impaired glucose tolerance, and insulin sensitivity, these measures continued to be significantly associated with risk of diabetes (all P < 0.0001). Furthermore, in models that included both PI and AIR, each was an independent predictor, and individuals who had combined low AIR and high PI experienced the highest diabetes risk. In conclusion, both low AIR and high PI independently predicted diabetes in a well-characterized multiethnic population. Although fasting PI is simpler to assess, determining AIR from an FSIGTT may further improve prediction. If pharmacological agents to prevent diabetes are proved to be efficacious in ongoing clinical trials, then it may be beneficial to perform FSIGTTs to identify better (for intensive intervention) prediabetic subjects who would ultimately require lifelong pharmacological therapy.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».