Relation of Insulin Resistance to Brain Glucose Metabolism in Fasting and Hyperinsulinemic States: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Abnormal brain glucose metabolism may cause cognitive disease in type 2 diabetes, yet the relation between insulin resistance and brain glucose metabolism has not been systematically described. OBJECTIVE: We evaluated the impact of metabolic condition (fasting vs insulin stimulation, eg, from hyperinsulinemic clamp) on the association between insulin resistance of different etiologies and brain glucose metabolism. DATA SOURCES: PubMed, Embase, Cochrane Library, and Web of Science were systematically searched from inception until February 2022. STUDY SELECTION: Of 656 unique records, we deemed 31 eligible. Criteria were studies assessing brain glucose metabolism (uptake or metabolic rate) by 18F-2-fluoro-2-deoxy-D-glucose-positron emission tomography in individuals characterized by measures of or clinical proxies for insulin resistance (eg, type 2 diabetes and obesity). DATA EXTRACTION: Two independent investigators extracted data and assessed study quality. DATA SYNTHESIS: We applied random-effects models to pool Hedge's g standardized mean differences. Insulin resistance was associated with decreased brain glucose metabolism during fasting [-0.47 SD, 95% confidence interval (CI): -0.73 to -0.22, P < .001, I2 = 71%] and increased metabolism during insulin stimulation (1.44 SD, 95% CI 0.79 to 2.09, P = .002, I2 = 43%). Contrary to type 2 diabetes and other insulin resistance-related conditions, obesity was not associated with brain hypometabolism in fasting states (0.29 SD, 95% CI -.81 to 1.39). CONCLUSION: Metabolic conditions modify associations between insulin resistance and brain glucose metabolism; ie, most individuals with insulin resistance display hypometabolism during fasting and hypermetabolism during insulin stimulation.
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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 | 0,014 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».