Relationship of Selected Adipokines with Markers of Vascular Damage in Patients with Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In this study we compared levels of selected adipokines between patients with type 2 diabetes (T2D) and healthy individuals and we determined their relationship with early vascular damage markers. METHODS: Seventy-seven subjects: 56 patients with T2D (34 men and 22 women) and 21 healthy controls (8 men and 13 women) were examined in this cross-sectional study. Selected adipokines [adiponectin, adipocyte fatty acid-binding protein (A-FABP), fibroblast growth factor 21 (FGF-21), C1q/TNF-related protein 9 (CTRP-9), and allograft inflammatory factor-1 (AIF-1)] with possible cardiovascular impact were measured in all participants. To identify markers of vascular damage von Willebrand factor (vWF), plasminogen activator inhibitor-1 (PAI-1) and arterial stiffness parameters were examined in all the subjects. RESULTS: When compared with healthy controls, T2D had significantly higher levels of A-FABP [50.0 (38.1-68.6) vs. 28.6 (23.6-32.9) ng/mL, P < 0.0001] and lower levels of adiponectin [5.9 (4.3-9.0) vs. 11.3 (8.7-14.8) μg/mL, P < 0.0001]. Differences in other adipokines were not statistically significant. Adiponectin level correlated negatively with vWF levels (ρ = -0.29, P < 0.05) and PAI-1 (ρ = -0.36, P < 0.05) and A-FABP positively with vWF (ρ = 0.61, P < 0.05) and PAI-1 (ρ = 0.47, P < 0.05) and augmentation index (ρ = 0.26, P < 0.05). Multivariate regression analysis showed independent association between A-FABP and vWF (b = 0.24, P < 0.05). CONCLUSIONS: Patients with T2D have significantly higher levels of A-FABP and lower levels of adiponectin. These adipokines correlate with indicators of vascular damage and could contribute to cardiovascular risk in patients with T2D. A-FABP may participate in direct endothelium damage.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».