Mediating effect of adiponectin between free fatty acid and tumor necrosis factor-α in patients with diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background/Objectives Increased free fatty acid (FFA) promotes adiponectin secretion in healthy subjects and induces inflammation in diabetes. Given the potential pro-inflammatory role of adiponectin in “adiponectin paradox”, we performed this study in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) to assess the association of FFA with adiponectin and to investigate whether adiponectin mediates FFA-related inflammation. Methods This cross-sectional study consisted of adult patients with T2DM. FFA, adiponectin, and tumor necrosis factor-α (TNF-α) were assayed from fasting venous blood after overnight fasting for at least 8 h. Multivariable linear regression analysis and restricted cubic splines (RCS) analysis were performed to identify the association between FFA and adiponectin. Mediation analysis was performed to determine the mediating effect of adiponectin on the association between FFA and TNF-α. Results This study included 495 participants, with 332 males (67.1%) and a mean age of 47.0 ± 11.2 years. FFA was positively associated with adiponectin (b = 0.126, 95%CI: 0.036–0.215, P = 0.006) and was the main contributor to the increase of adiponectin (standardized b = 0.141). The RCS analysis demonstrated that adiponectin increased with FFA when FFA was less than 0.7 mmol/L but did not further increase thereafter (Poverall < 0.001 and Pnon-linear < 0.001). In addition, adiponectin mediated the association between FFA and TNF-α. The mediating effect was 0.08 (95%CI: 0.03–0.13, P = 0.003) and the mediating effect percentage was 26.8% (95%CI: 4.5–49.2, P = 0.02). Conclusions In patients with T2DM, FFA was positively associated with adiponectin when FFA was less than 0.7 mmol/L. Elevated adiponectin mediated FFA-related inflammation. This study may provide insights into the pro-inflammatory effect of adiponectin in T2DM.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».