Correlates of insulin clearance in apparently healthy non-obese Japanese men
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hyperinsulinemia observed in obese subject is caused at least in part by low metabolic clearance rate of insulin (MCRI). However, the determinants of MCRI in non-obese subjects are not fully understood. To investigate the correlates of MCRI in healthy non-obese men (BMI <25 kg/m2), we studied 49 non-obese Japanese men free of cardiometabolic risk factors. Using a 2-step hyperinsulinemic euglycemic clamp, we evaluated MCRI and insulin sensitivity. We also calculated the rate of glucose disappearance (Rd) during the clamp and muscle insulin sensitivity was defined as Rd/steady state serum insulin (SSSI) at the second step. Based on the median value of MCRI, the subjects were divided into the low- and high-MCRI groups. Subjects of the low-MCRI group had significant impairment of muscle insulin sensitivity, although Rd levels were comparable between the two groups, probably due to elevated SSSI in the low-MCRI group. Subjects of the low-MCRI group had higher total body fat content and lower VO2peak and showed no deterioration of cardiometabolic risk factors. Our results suggest that low MCRI may be early change to maintain glucose uptake and metabolic status in the face of slight impairment of muscle insulin sensitivity caused by increased adiposity and lower fitness level.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».