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Enregistrement W2776773215 · doi:10.14740/jocmr3286w

Relationship Between Angiopoietin-Like Protein 8 and Fasting Serum Triglyceride Level

2017· article· en· W2776773215 sur OpenAlexvenueno aff
Hodaka Yamada, Ikuyo Kusaka, Rika Saikawa, Kazuo Hara, Masafumi Kakei, San‐e Ishikawa

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipid metabolism and disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdiponectinInternal medicineEndocrinologyInsulin resistanceTriglycerideAdipokineLeptinLipoprotein lipaseBody mass indexHypertriglyceridemiaAdipose tissueInsulinCholesterolObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The aim of the study was to evaluate the correlation between angiopoietin-like protein 8 (ANGPTL8) and metabolic parameters in non-diabetic healthy humans. METHODS: We enrolled 30 healthy Japanese adults (25 men and five women). After 9 h of fasting, we collected blood samples and analyzed the ANGPTL8, lipoprotein lipase (LPL), plasma lipid and glucose metabolic parameters. In addition, we performed 75-g oral glucose tolerance test (OGTT) and measured adipokines (tumor necrosis factor-α, leptin and adiponectin). RESULTS: Median serum ANGPTL8 level was 224 (167 - 437) pg/mL, and serum ANGPTL8 level positively correlated with serum triglyceride level (r = 0.42, P = 0.021) and negatively correlated with LPL level (r = -0.44, P = 0.015). ANGPTL8 level showed no correlation with body mass index (BMI), waist-hip ratio, and homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA-IR) or with adipose tissue-derived adiponectin and leptin levels. Further, ANGPTL8 showed no association with glucose and insulin levels after 75-g OGTT. CONCLUSION: Serum ANGPTL8 level negatively correlated with LPL levels in healthy Japanese adults. Regulation of ANGPTL8 could be a promising therapeutic target for hypertriglyceridemia.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,640
Tête enseignante GPT0,591
Écart entre enseignants0,049 · 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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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