Lifestyle and Metformin Ameliorate Insulin Sensitivity Independently of the Genetic Burden of Established Insulin Resistance Variants in Diabetes Prevention Program Participants
Notice bibliographique
Résumé
Large genome-wide association studies of glycemic traits have identified genetics variants that are associated with insulin resistance (IR) in the general population. It is unknown whether people with genetic enrichment for these IR variants respond differently to interventions that aim to improve insulin sensitivity. We built a genetic risk score (GRS) based on 17 established IR variants and effect sizes (weighted IR-GRS) in 2,713 participants of the Diabetes Prevention Program (DPP) with genetic consent. We tested associations between the weighted IR-GRS and insulin sensitivity index (ISI) at baseline in all participants, and with change in ISI over 1 year of follow-up in the DPP intervention (metformin and lifestyle) and control (placebo) arms. All models were adjusted for age, sex, ethnicity, and waist circumference at baseline (plus baseline ISI for 1-year ISI change models). A higher IR-GRS was associated with lower baseline ISI (β = -0.754 [SE = 0.229] log-ISI per unit, P = 0.001 in fully adjusted models). There was no differential effect of treatment for the association between the IR-GRS on the change in ISI; higher IR-GRS was associated with an attenuation in ISI improvement over 1 year (β = -0.520 [SE = 0.233], P = 0.03 in fully adjusted models; all treatment arms). Lifestyle intervention and metformin treatment improved the ISI, regardless of the genetic burden of IR variants.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».