Correlation between serum proinsulin levels and fatty liver: The Dynamics of Lifestyle and Neighborhood Community on Health Study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS/INTRODUCTION: We explored the association between fatty liver and pancreatic β-cell dysfunction in a general population. MATERIALS AND METHODS: This cross-sectional study included 489 (53.8% women) community-dwelling Japanese adults. The extent of fatty liver was estimated using the fatty liver index (FLI). After all participants were divided into three groups - low (FLI <30), moderate (30 ≤FLI <60) or high (FLI ≥ 60) degree of fatty liver - serum proinsulin levels transformed into natural logarithms were compared among the three groups. To determine whether obesity modified the association of interest, the participants were stratified into two groups according to the median body mass index. Next, to determine whether hyperinsulinemia modified the association of interest, a similar stratified analysis was carried out using the median serum insulin level. RESULTS: Logarithm (proinsulin) was significantly higher in the high FLI group than in the moderate and low groups, and it was significantly higher in the moderate group than in the low group after adjustment for age and sex (P < 0.05). Logarithm (proinsulin) was significantly higher in the high FLI group than in the low FLI group, regardless of body mass index, after adjustment for age and sex. A similar pattern was observed regardless of serum insulin levels. CONCLUSIONS: The degree of fatty liver was positively associated with proinsulin level, regardless of the presence of obesity or hyperinsulinemia, suggesting that fatty liver reflects pancreatic β-cell dysfunction.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».