Trajectories of IGF-I Predict Mortality in Older Adults: The Cardiovascular Health Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Disruption of insulin-like growth factor-I (IGF-I) increases health and life span in animal models, though this is unconfirmed in humans. If IGF-I stability indicates homeostasis, the absolute level of IGF-I may be less clinically relevant than maintaining an IGF-I setpoint. Methods: Participants were 945 U.S. community-dwelling individuals aged ≥65 years enrolled in the Cardiovascular Health Study with IGF-I levels at 3-6 timepoints. We examined the association of baseline IGF-I level, trajectory slope, and variability around the trajectory with mortality. Results: There were 633 deaths over median 11.3 years of follow-up. Lower IGF-I levels, declining or increasing slope, and increasing variability were each individually associated with higher mortality (all p < .001). In an adjusted model including all three trajectory parameters, baseline IGF-I levels <70 ng/mL (hazard ratio [HR] 1.58, 95% CI 1.28-1.96 relative to IGF-I levels of 170 ng/mL), steep declines and steep increases in trajectory slope (HR 2.22, 1.30-3.80 for a 15% decline; HR 1.40, 1.07-1.84 for a 10% decline; HR 1.80, 1.12-2.89 for a 15% increase; HR 1.31, 1.00-1.72 for a 10% increase, each vs no change), and variability ≥10% (HR 1.59, 1.09-2.32 for ≥ 30%; HR 1.36, 1.06-1.75 for 20%; and HR 1.17, 1.03-1.32 for 10% variability, each vs 0%) in IGF-I levels were independently associated with mortality. Conclusions: In contrast to data from animal models, low IGF-I levels are associated with higher mortality in older humans. Irrespective of the actual IGF-I level, older individuals with stability of IGF-I levels have lower mortality than those whose IGF-I levels fluctuate over time.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».