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Enregistrement W4394762551 · doi:10.2196/49617

Metabolic Score for Insulin Resistance and New-Onset Type 2 Diabetes in a Middle-Aged and Older Adult Population: Nationwide Prospective Cohort Study and Implications for Primary Care

2024· article· en· W4394762551 sur OpenAlexvenueno aff
Hui Cheng, Zhihui Jia, Yuting Li, Xiao Yu, Jia Ji Wang, Yao Jie Xie, José Hernández, Haoxiang Wang

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineType 2 diabetesInsulin resistanceProspective cohort studyDiabetes mellitusCohortCohort studyPrimary carePopulationGerontologyPediatricsInternal medicineEnvironmental healthEndocrinologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The metabolic score for insulin resistance (METS-IR) has emerged as a noninsulin-based index for the approximation of insulin resistance (IR), yet longitudinal evidence supporting the utility of METS-IR in the primary prevention of type 2 diabetes mellitus (T2DM) remains limited. OBJECTIVE: We aimed to investigate the longitudinal association between METS-IR, which combines fasting plasma glucose (FPG), lipid profiles, and anthropometrics that can be routinely obtained in resource-limited primary care settings, and the incidence of new-onset T2DM. METHODS: We conducted a closed-cohort analysis of a nationwide, prospective cohort of 7583 Chinese middle-aged and older adults who were free of T2DM at baseline, sampled from 28 out of 31 provinces in China. We examined the characteristics of participants stratified by elevated blood pressure (BP) at baseline and new-onset T2DM at follow-up. We performed Cox proportional hazard regression analysis to explore associations of baseline METS-IR with incident T2DM in participants overall and in participants stratified by baseline BP. We also applied net reclassification improvement and integrated discrimination improvement to examine the incremental value of METS-IR. RESULTS: During a mean follow-up period of 6.3 years, T2DM occurred in 527 participants, among which two-thirds (332/527, 62.9%; 95% CI 58.7%-67.1%) had baseline FPG<110 mg/dL. A SD unit increase in baseline METS-IR was associated with the first incidence of T2DM (adjusted hazard ratio [aHR] 1.33, 95% CI 1.22-1.45; P<.001) in all participants. We obtained similar results in participants with normal baseline BP (aHR 1.41, 95% CI 1.22-1.62; P<.001) and elevated baseline BP (aHR 1.29, 95% CI 1.16-1.44; P<.001). The predictive capability for incident T2DM was improved by adding METS-IR to FPG. In study participants with new-onset T2DM whose baseline FPG was <126 mg/dL and <110 mg/dL, 62.9% (332/527; 95% CI 60%-65.9%) and 58.1% (193/332; 95% CI 54.3%-61.9%) of participants had baseline METS-IR above the cutoff values, respectively. CONCLUSIONS: METS-IR was significantly associated with new-onset T2DM, regardless of baseline BP level. Regular monitoring of METS-IR on top of routine blood glucose in clinical practice may add to the ability to enhance the early identification of primary care populations at risk for T2DM.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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