Higher Prevalence and Degree of Insulin Resistance in Patients With Rheumatoid Arthritis Than in Patients With Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
Objective. Since insulin resistance (IR) is highly prevalent in patients with systemic lupus erythematosus (SLE) and rheumatoid arthritis (RA), we aimed to determine whether differences in IR exist between the two conditions. Methods. We conducted a cross-sectional study comprising 413 subjects without diabetes (186 with SLE and 227 with RA). Glucose, insulin, and C-peptide serum levels, as well as IR by the homeostatic model assessment (HOMA2) were studied. A multivariable regression analysis was performed to evaluate the differences in IR indexes between patients with SLE and RA, as well as to determine if IR risk factors or disease-related characteristics are differentially associated with IR in both populations. Results. The insulin:C-peptide molar ratio was upregulated in patients with RA compared to patients with SLE (β 0.009, 95% CI 0.005–0.014, P < 0.001) after multivariable analysis. HOMA2 indexes related to insulin sensitivity (HOMA2-%S) were found to be lower (β –27, 95% CI –46 to –9, P = 0.004) and β cell function (HOMA2-%B) showed higher IR indexes (β 38, 95% CI 23–52, P < 0.001) in RA than in SLE patients after multivariable analysis. Patients with RA more often fulfilled the definition of IR than those with SLE (OR 2.15, 95% CI 1.25–3.69, P = 0.005). The size effect of IR factors on IR indexes was found to be equal in both diseases. Conclusion. IR sensitivity is lower and β cell function is higher in RA than in SLE patients. The fact that traditional IR factors have an equal effect on IR in both SLE and RA supports the contention that these differences are related to the diseases themselves.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».