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Enregistrement W2986190542 · doi:10.1210/clinem/dgz166

The Macrophage Activation Marker Soluble CD163 is Longitudinally Associated With Insulin Sensitivity and β-cell Function

2019· article· en· W2986190542 sur OpenAlexafffund
Zhila Semnani‐Azad, Philip W. Connelly, Luke Johnston, Ravi Retnakaran, Stewart B. Harris, Bernard Zinman, Anthony J. Hanley

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensWestern UniversityMount Sinai HospitalLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSteno Diabetes Center AarhusCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoDiabetes Canada
Mots-clésMedicineType 2 diabetesInternal medicineCD163Insulin resistanceDiabetes mellitusInsulinOdds ratioEndocrinologyReceiver operating characteristicBiomarkerChemistryMacrophage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Chronic inflammation arising from adipose tissue macrophage (ATM) activation may be central in type 2 diabetes etiology. Our objective was to assess the longitudinal associations of soluble CD163 (sCD163), a novel biomarker of ATM activation, with insulin sensitivity, β-cell function, and dysglycemia in high-risk subjects. METHODS: Adults at risk for type 2 diabetes in the Prospective Metabolism and Islet Cell Evaluation (PROMISE) study had 3 assessments over 6 years (n = 408). Levels of sCD163 were measured using fasting serum. Insulin sensitivity was assessed by HOMA2-%S and the Matsuda index (ISI). β-cell function was determined by insulinogenic index (IGI) over HOMA-IR and insulin secretion-sensitivity index-2 (ISSI-2). Incident dysglycemia was defined as the onset of impaired fasting glucose, impaired glucose tolerance, or type 2 diabetes. Generalized estimating equations (GEE) evaluated longitudinal associations of sCD163 with insulin sensitivity, β-cell function, and incident dysglycemia adjusting for demographic and lifestyle covariates. Areas under receiver-operating-characteristic curve (AROC) tested whether sCD163 improved dysglycemia prediction in a clinical model. RESULTS: Longitudinal analyses showed significant inverse associations between sCD163 and insulin sensitivity (% difference per standard deviation increase of sCD163 for HOMA2-%S (β = -7.01; 95% CI, -12.26 to -1.44) and ISI (β = -7.60; 95% CI, -11.09 to -3.97) and β-cell function (ISSI-2 (β = -4.67; 95 %CI, -8.59 to -0.58) and IGI/HOMA-IR (β = -8.75; 95% CI, -15.42 to -1.56)). Increased sCD163 was associated with greater risk for incident dysglycemia (odds ratio = 1.04; 95% CI, 1.02-1.06; P < 0.001). Adding sCD163 data to a model with clinical variables improved prediction of incident dysglycemia (AROC=0.6731 vs 0.638; P < 0.05). CONCLUSIONS: sCD163 was longitudinally associated with core disorders that precede the onset of type 2 diabetes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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