Association of Retinopathy and Insulin Resistance: NHANES 2005-2008
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: In animal models, insulin resistance without severe hyperglycemia is associated with retinopathy; however, corroborating data in humans are lacking. This study aims to investigate the prevalence of retinopathy in a population without diabetes and evaluate the association of insulin resistance and retinopathy within this group.Methods: The study population included 1914 adults age ≥40 without diabetes who were assigned to the morning, fasted group in the National Health and Nutrition Examination Survey 2005–2008, conducted by the Centers for Disease Control. Retinopathy was determined using fundus photos independently graded by a reading center and insulin resistance was determined using the homeostatic model of insulin resistance.Results: Prevalence of retinopathy in those without diabetes was survey design adjusted 9.4% (174/1914). In multivariable analyses, retinopathy was associated with insulin resistance (HOMA-IR OR: 1.09, 95% CI: 1.03, 1.16; p = .0030), male gender (OR: 1.39, 95% CI: 1.04, 1.85; p = .0267), and age (OR: 1.03, 95% CI: 1.01, 1.05; p = .0203).Conclusions: Insulin resistance in the absence of overt hyperglycemia could be an early driver of retinopathy.
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 | 0,001 | 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 ».