Inflammation, Oxidative Stress, and Antioxidant Micronutrients as Mediators of the Relationship Between Sleep, Insulin Sensitivity, and Glycosylated Hemoglobin
Notice bibliographique
Résumé
Background Sleep deprivation and poor sleep quality contribute to increases in oxidative stress, antioxidant imbalance, and a pro-inflammatory state which may predispose to a higher risk of diabetes. Our objective was to estimate the contributions of C-reactive protein (CRP), gamma glutamyl transferase (GGT), and micronutrient antioxidants (bilirubin, carotenoids, uric acid, vitamins A, C–E?) to the relationships between sleep-fasting insulin concentration and -glycosylated hemoglobin (HbA1c). Methods Data from the 2005/06 US National Health and Nutritional Examination Survey were used ( N = 1,946; 20 y+). Sleep quality and quantity was assessed by the Sleep Disorders Questionnaire, and fasting blood was collected to quantify CRP, GGT, antioxidant micronutrients, insulin concentration, and HbA1c. The bootstrap method was used to estimate the amount of mediation or contribution of these mediators to the sleep–insulin concentration and -HbA1c relationships, which were quantified as large (≥0.25) or moderate (≥0.09). Results The sleep duration –fasting insulin relationship was mediated by GGT, carotenoids, uric acid, and vitamins C and D, whereas CRP and bilirubin were non-significant mediators of a moderate effect size. Similarly, the sleep quality –fasting insulin relationship was mediated by CRP, bilirubin and vitamin C, whereas GGT, carotenoids, uric acid, and vitamin D were non-significant large-to-moderate mediators. To a lesser degree, these micronutrients mediated for the relationship between sleep-HbA1c levels. Conclusion Several factors related to inflammation, oxidative stress, and antioxidant status were found to lie on the pathway of the sleep–insulin and –glycemic control relationships. Sleep hygiene, reduced systemic inflammation/oxidative stress, and optimal antioxidants intake are potentially beneficial targets for managing diabetes risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».