Influence of Fasting Status and Sample Preparation on Metabolic Biomarker Measurements in Postmenopausal Women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epidemiologic data linking metabolic markers-such as insulin, insulin-like growth factors (IGFs)-and adipose tissue-derived factors with cancer are inconsistent. Between-study differences in blood collection protocols, in particular participant's fasting status, may influence measurements. METHODS: We investigated the impact of fasting status and blood sample processing time on components of the insulin/IGF axis and in adipokines in a controlled feeding study of 45 healthy postmenopausal-women aged 50-75 years. Fasting blood samples were drawn (T0), after which subjects ate a standardized breakfast; subsequent blood draws were made at 1 hour (T1), 3 hours (T3), and 6 hours (T6) after breakfast. Serum samples were assayed for insulin, C-peptide, total- and free-IGF-I, IGF-binding protein [BP]-1 and -3, total and high molecular weight (HMW)-adiponectin, retinol binding protein-4, plasminogen activator inhibitor (PAI)-1, and resistin. RESULTS: Insulin and C-peptide levels followed similar postprandial trajectories; intra-class correlation coefficients [ICC] for insulin = 0.75, (95%CI:0.64-0.97) and C-peptide (ICC = 0.66, 95%CI:0.54-0.77) were similarly correlated in fasting (Spearman correlation, r = 0.78, 95%CI:0.64-0.88) and postprandial states (T1, r = 0.77 (95%CI: 0.62-0.87); T3,r = 0.78 (95%CI: 0.63-0.87); T6,r = 0.77 (95%CI: 0.61-0.87)). Free-IGF-I and IGFBP-1 levels were also affected by fasting status, whereas total-IGF-I and IGFBP-3 levels remained unchanged. Levels of adipokines were largely insensitive to fasting status and blood sample processing delays. CONCLUSION: Several components of the insulin/IGF axis were significantly impacted by fasting state and in particular, C-peptide levels were substantially altered postprandially and in a similar manner to insulin.
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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 | 0,023 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».