Hyperferritinemia Is a Predictor of Onset of Diabetes in Japanese Males Independently of Decreased Renal Function and Fatty Liver: A Fifteen-Year Follow-Up Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Type 2 diabetes is an important health concern worldwide. The disease etiology may depend on multiple environmental and genetic factors that cause insulin resistance, including dysregulation of iron storage. The goal of this study was to examine the relationship of the serum ferritin concentration with onset of diabetes over a long period. Methods: Correlations of serum ferritin and metabolic markers with onset of diabetes mellitus were examined over 15 years in 150 males participating in a health screening program. Results: HOMA-beta showed a gradual significant decrease in the first 4 years in subjects with ferritin > 190 ng/mL (group H) compared to those with ferritin <= 190 ng/mL, but there was no difference in HOMA-R between these groups. A significant number of cases with onset of diabetes was observed over 15 years (hazard ratio (HR): 3.97), and obesity, fasting blood glucose level, hemoglobin A1c (HbA1c), HOMA-R, fasting immunoreactive insulin (IRI) and C-peptide immunoreactivity (CPR) were all significant in univariate comparison between non-diabetes and diabetes-onset groups. In multivariate analysis, ferritin in group H (HR: 3.25), fatty liver (HR: 3.38), estimated glomerular filtration rate (eGFR) < 70 mL/min/1.73 m 2 (HR: 3.48) and high-density lipoprotein (HDL) < 40 mg/dL (HR: 2.61) were significant predictive factors for onset of type 2 diabetes mellitus. Conclusions: These results suggest that the serum ferritin level is an important index for priority intervention in preventive medicine for reduction of onset of diabetes. J Clin Med Res. 2021;13(12):541-548 doi: https://doi.org/10.14740/jocmr4635
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».