Oral Glucose Tolerance is Associated with Neuroelectric Indices of Attention Among Adults with Overweight and Obesity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to elucidate the relationship between glucose levels and insulin resistance and sensitivity obtained from oral glucose tolerance tests and neurophysiological indices of attention among adults with overweight and obesity. METHODS: ) underwent dual-energy x-ray absorptiometry to assess visceral adipose tissue. Repeated venous blood samples were collected during an oral glucose tolerance test to measure insulin resistance (homeostatic model assessment of insulin resistance) and indices of insulin sensitivity (Matsuda index and Stumvoll metabolic clearance rate). Attention was assessed using event-related brain potentials recorded during a visual oddball task. Amplitude and latency of the P3 wave form in a central-parietal region of interest were used to index attentional resource allocation and information processing speed. RESULTS: Following adjustment for visceral adipose tissue, reduced values of Matsuda index and Stumvoll metabolic clearance rate (indicating poor insulin sensitivity) were correlated with longer peak latency, whereas insulin area under the curve was positively related to peak latency, indicating slower information processing. Individuals with decreased insulin sensitivity (Matsuda index < 4.3) had significantly longer P3 latencies compared with individuals with normal insulin sensitivity. CONCLUSIONS: Higher fasting glucose, but not homeostatic model assessment of insulin resistance, and reduced indices of glucose sensivity are associated with decrements in attention characterized by slower reaction time and slower information processing speed among adults with overweight and obesity.
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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 ».