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Enregistrement W3113827302 · doi:10.1210/clinem/dgaa912

Reduced Muscle Strength Is Associated With Insulin Resistance in Type 2 Diabetes Patients With Osteoarthritis

2020· article· en· W3113827302 sur OpenAlexaboutno aff
Oana‐Patricia Zaharia, Dominik Pesta, Pavel Bobrov, Yuliya Kupriyanova, Christian Herder, Yanislava Karusheva, Kálmán Bódis, Gidon J. Bönhof, Johannes Knitza, David Simón, Arnd Kleyer, Jonghee Hwang, Karsten Müssig, Dan Ziegler, Volker Burkart, Georg Schett, Michael Roden, Julia Szendroedi

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutsches Zentrum für DiabetesforschungDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésMedicineType 2 diabetesInternal medicineWOMACInsulin resistanceOsteoarthritisEndocrinologyDiabetes mellitusIsometric exerciseContext (archaeology)InsulinGastroenterologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Type 2 diabetes is associated with a greater risk for musculoskeletal disorders, yet its impact on joint function remains unclear. OBJECTIVE: We hypothesized that patients with type 2 diabetes and osteoarthritis would exhibit musculoskeletal impairment, which would associate with insulin resistance and distinct microRNA profiles. METHODS: Participants of the German Diabetes Study with type 2 diabetes (T2D, n = 39) or normal glucose tolerance (CON, n = 27), both with (+OA) or without osteoarthritis (-OA) underwent intravenous glucose tolerance and hyperinsulinemic-euglycemic clamp tests. Musculoskeletal function was assessed by isometric knee extension strength (KES), grip strength, range of motion (ROM), and balance skills, while neural function was measured by nerve conductance velocity (NCV). Arthritis-related symptoms were quantified using the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) questionnaire, serum arthritis-related microRNA using quantitative polymerase chain reaction. RESULTS: Insulin sensitivity was lower in T2D+OA vs T2D-OA (4.4 ± 2.0 vs 5.7 ± 3.0 mg* kg-1*min-1) and in CON+OA vs CON-OA (8.1 ± 2.0 vs 12.0 ± 2.6 mg*kg-1,*min-1, both P < .05). In T2D+OA, KES and ROM were 60% and 22% lower than in CON+OA, respectively (both P < .05). Insulin sensitivity correlated positively with KES (r = 0.41, P < .05) among T2D, and negatively with symptom severity in CON and T2D (r = -0.60 and r = -0.46, respectively, P < .05). CON+OA and T2D+OA had inferior balance skills than CON-OA, whereas NCV was comparable in T2D+OA and T2D-OA. Expression of arthritis-related microRNAs was upregulated in T2D compared to CON, but downregulated in CON+OA compared to CON-OA (P < .05), and did not differ between T2D+OA and T2D-OA. CONCLUSION: Musculoskeletal impairment and osteoarthritis-related symptoms are associated with insulin resistance. Type 2 diabetes can mask changes in arthritis-related microRNA profiles.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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