Body Composition Is Altered in Pre-Diabetic Patients With Impaired Fasting Glucose Tolerance: Results From the NHANES Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies suggest that type 2 diabetes mellitus (T2DM) is associated with a loss of muscle mass but the impact of fasting blood glucose (FBG) on body composition remains underappreciated in pre-diabetic subjects. The aim of this study was to determine the influence of FBG on lean mass (LM), fat mass (FM) and their distribution (trunk vs. appendicular), separately in middle-aged men and women. METHODS: One thousand nine hundred and eleven (1,911) men (63.9 ± 11.7 years) and 1,977 women (63.7 ± 12.1 years) from the National Health and Nutrition Examination Survey (1999 - 2004) were divided into four groups: normal glucose tolerance (NGT), low impaired fasting glucose (IFG), high IFG and T2DM. Body composition was obtained from dual X-ray absorptiometry (DXA). RESULTS: Of the patients, 68.7% had NGT, 16.1% low IFG, 9.4% high IFG and 5.8% T2DM. After adjustment for age, body mass index, ethnicity, smoking, alcohol and physical activity (PA), no change in appendicular LM was observed between groups, but significant increases in trunk FM (in both gender) and trunk LM (in women) were found with increased glucose intolerance (T2DM > IFG > NGT), as well as significant decreases in trunk and total LM/FM ratios (T2DM < IFG < NGT) and a significant increase in trunk/appendicular FM ratio (T2DM > IFG > NGT). CONCLUSIONS: Elevated FBG within the normal range is not associated with a significant loss of appendicular LM, but modifications in LM and FM trunk and total distribution with IFG suggest that nutritional and physical lifestyle strategies should be implemented in the pre-diabetic state.
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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 | 0,001 | 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 ».