Risk Factors for Insulin Resistance, Metabolic Syndrome, and Diabetes in 248 <i>HFE</i> C282Y Homozygotes Identified by Population Screening in the HEIRS Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We sought to identify risk factors for insulin resistance, metabolic syndrome (MetS), and diabetes mellitus in 248 non-Hispanic white HFE C282Y homozygotes identified by population screening. METHODS: We analyzed observations obtained prospectively in a postscreening examination: age; sex; body mass index (BMI); systolic/diastolic blood pressure; metacarpophalangeal (MP) joint hypertrophy; hepatomegaly; complete blood counts; alanine/aspartate aminotransferase levels; elevated C-reactive protein (>0.5 mg/dL); transferrin saturation; serum ferritin; homeostasis model assessment-insulin resistance (HOMA-IR); and MetS. RESULTS: Twenty-six participants (10.5%) had diabetes diagnoses. A significant trend across HOMA-IR quartiles was observed only for blood neutrophils. Logistic regression on HOMA-IR fourth quartile revealed positive associations: age (P = 0.0002); male sex (P = 0.0022); and BMI (P < 0.0001). HOMA-IR fourth quartile predicted MetS (P < 0.0001). Logistic regression on diabetes revealed positive associations: age (P = 0.0012); male sex (P = 0.0068); MP joint hypertrophy (P = 0.0167); neutrophils (P = 0.0342); and MetS (P = 0.0298). Serum ferritin did not predict HOMA-IR fourth quartile, MetS, or diabetes. CONCLUSIONS: In screening C282Y homozygotes, age, male sex, and BMI predicted HOMA-IR fourth quartile. HOMA-IR fourth quartile alone predicted MetS. Diabetes was associated with greater age, male sex, MP joint hypertrophy, greater blood neutrophil counts, and MetS.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».