Insulin-like Growth Factor 1 and Adiponectin and Associations with Muscle Deficits, Disease Characteristics, and Treatments in Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Rheumatoid arthritis (RA) is associated with low muscle mass and density. The objective of our study was to evaluate associations between 2 serum biomarkers [insulin-like growth factor 1 (IGF-1) and adiponectin] and skeletal muscle in RA. METHODS: Whole-body dual energy X-ray absorptiometry measures of the appendicular lean mass index (ALMI; kg/m(2)) and total fat mass index (kg/m(2)), as well as the peripheral quantitative computed tomography measures of the lower leg muscle and fat cross-sectional area (CSA; cm(2)) and muscle density (an index of fat infiltration) were obtained from 50 participants with RA, ages 18-70 years. Multivariable linear regression analyses evaluated associations between body composition and levels of adiponectin and IGF-1, adjusted for age, sex, and adiposity. RESULTS: Greater age was associated with higher adiponectin (p = 0.06) and lower IGF-1 (p = 0.004). Eight subjects had IGF-1 levels below the reference range for their age and sex. These subjects had significantly lower ALMI and muscle CSA in multivariable models. Lower IGF-1 levels were associated with greater clinical disease activity and severity, as well as low ALMI, muscle CSA, and muscle density (defined as 1 SD below normative mean). After adjusting for age and sex, greater adiponectin levels were associated with lower BMI (p = 0.02) as well as lower ALMI, and lower muscle CSA, independent of adiposity (p < 0.05). Only greater Health Assessment Questionnaire scores were significantly associated with lower adiponectin levels. CONCLUSION: Low IGF-1 and greater adiponectin levels are associated with lower muscle mass in RA. Lower IGF-1 levels were seen in subjects with greater disease activity and severity.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».