The association of circulating irisin with metabolic risk factors in Chinese adults: a cross-sectional community-based study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Irisin is a myokine that leads to increased energy expenditure by stimulating the browning of white adipose tissue. We aimed to investigate the association of serum irisin levels with metabolic parameters in middle aged Chinese population. Methods The study was based on a cross-sectional analysis of data from 524 nondiabetic subjects aged 40~65. All participants were recruited from a screening survey for Metabolic Syndrome in a community in Southwest China, including 294 subjects categorized as overweight (defined as BMI≧25 kg/m 2 ) and 230 subjects as normal control (defined as 18.5≦BMI < 25 kg/m 2 ). Serum irisin concentration was quantified by enzyme linked immunosorbent assay (ELISA). The relationship of irisin with metabolic factors was determined by Pearson correlation. Multivariate linear regression was used to analyze the association of irisin with insulin resistance. Logistic regression was performed to assess the association of irisin with odds of overweight. Results Serum irisin levels were significantly lower in nondiabetic overweight subjects compared with control (11.46 ± 4.11vs14.78 ± 7.03 μg/mL, p = 0.02). Circulating irisin was positively correlated with quantitative insulin sensitivity check index (QUICKI, r = 0.178, p = 0.045) and triglycerides (r = 0.149, p = 0.022); while irisin was negatively correlated with waist circumference (WC, r = − 0.185, p = 0.037), waist-to-hip ratio (WHR, r = − 0.176, p = 0.047), fasting insulin ( r = − 0.2, p = 0.024), serum creatinine ( r = − 0.243, p = 0.006), homeostasis model assessment for insulin resistance (HOMA-IR, r = − 0.189, p = 0.033). Multiple linear regression showed that irisin was inversely associated with HOMA-IR (β = − 0.342 ± 0.154, p = 0.029). Higher irisin was associated with decreased odds of being overweight (OR = 0.281, β = − 1.271, p = 0.024). Conclusions We found that serum irisin levels were lower in overweight subjects. Moreover, serum irisin levels were inversely correlated with adverse metabolic parameters including WC, WHR, creatinine, HOMA-IR and fasting insulin, suggesting that irisin may play a role in obesity related insulin resistance.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».