Pancreatic 18F-FDG uptake is increased in type 2 diabetes patients compared to non-diabetic controls
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Increasing evidence indicates that the development of type 2 diabetes is driven by chronic low grade beta-cell inflammation. However, it is unclear whether pancreatic inflammation can be noninvasively visualized in type 2 diabetes patients. We aimed to assess pancreatic 18F-FDG uptake in type 2 diabetes patients and controls using 18F-fluorodeoxylglucose positron emission tomography/computed tomography (18F-FDG PET/CT). MATERIAL AND METHODS: In this retrospective cross-sectional study, we enrolled 20 type 2 diabetes patients and 65 controls who had undergone a diagnostic 18F-FDG PET/CT scan and obtained standardized uptake values (SUVs) of pancreas and muscle. Pancreatic SUV was adjusted for background uptake in muscle and for fasting blood glucose concentrations. RESULTS: The maximum pancreatic SUVs adjusted for background muscle uptake (SUVmax.m) and fasting blood glucose concentration (SUVglucose) were significantly higher in diabetes patients compared to controls (median 2.86 [IQR 2.24-4.36] compared to 2.15 [IQR 1.51-2.83], p = 0.006 and median 2.76 [IQR 1.18-4.34] compared to 1.91 [IQR 1.27-2.55], p<0.001, respectively). In linear regression adjusting for age and body mass index, diabetes remained the main predictor of SUVmax.m and SUVglucose. CONCLUSION: Pancreatic 18F-FDG uptake adjusted for background muscle uptake and fasting blood glucose concentration was significantly increased in type 2 diabetes patients.
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 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».