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Enregistrement W2575085065 · doi:10.1111/cen.13300

The association between sclerostin and incident type 2 diabetes risk: a cohort study

2017· article· en· W2575085065 sur OpenAlexaffabout
Oriana Hoi Yun Yu, Brent Richards, Claudie Berger, Robert G. Josse, William D. Leslie, David Goltzman, S. Kaiser, Christopher S. Kovács, K. Shawn Davison

Notice bibliographique

RevueClinical Endocrinology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensPrioris.ai (Canada)Memorial University of NewfoundlandMcGill University Health CentreUniversity of ManitobaSt. Michael's HospitalMcGill UniversityDalhousie UniversityUniversity of TorontoJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSclerostinInternal medicineMedicineEndocrinologyType 2 diabetesInsulin resistanceDiabetes mellitusPopulationInsulinBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine whether sclerostin is associated with fasting glucose, insulin levels, insulin resistance or increased risk of incident type 2 diabetes. BACKGROUND: Type 2 diabetic patients have a higher risk of fractures. Recent studies suggest sclerostin, a regulator of osteoblast activity, is associated with diabetes. MATERIALS AND METHODS: Sclerostin levels were obtained from 1778 individuals with no history of type 2 diabetes participating in the population-based Canadian Multicentre Osteoporosis Study (CaMos) cohort. Participants were followed until diagnosis of type 2 diabetes, death or end of the study period (31 December 2013). The relationship of sclerostin with fasting glucose, insulin levels and homoeostatic model assessment-insulin resistance (HOMA-IR) was studied in linear regression models. Cox proportional hazards models were used to determine the association of sclerostin levels and the risk of incident type 2 diabetes during a mean 7·5 years of follow-up. RESULTS: Fasting glucose, fasting insulin levels and HOMA-IR were weakly correlated with sclerostin levels (Spearman's correlation coefficient: 0·11, P < 0·05; -0·09, P < 0·05; and -0·07, P = 0·02, respectively). Multiple linear regression analyses confirmed a significant association between sclerostin and fasting insulin and HOMA-IR but no significant association with fasting glucose levels. Sclerostin levels were not found to be significantly associated with the risk of incident type 2 diabetes (HR: 1·30; 95% CI: 0·37-4·57). CONCLUSIONS: We observed an association between sclerostin levels with fasting insulin levels and HOMA-IR, but there was no clear association with type 2 diabetes risk. Further studies are needed to understand the role of sclerostin in type 2 diabetes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,358 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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