Fasting intact insulin by mass spectrometry is associated with metabolic dysfunction–associated steatotic liver disease in youth
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fasting intact insulin concentrations can predict metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) in adults without diabetes; however, research in youth is limited. We sought to determine whether fasting intact insulin, measured by liquid chromatography-tandem mass spectrometry, is associated with MASLD in children. METHODS: This retrospective cross-sectional analysis used data and samples from children who participated in studies across 3 universities between 2014 and 2022. Key measurements included fasting intact insulin, ALT, and hepatic steatosis assessed by MRI techniques. MASLD was defined as hepatic steatosis ≥5% by MRI with at least 1 cardiometabolic risk factor. The optimal cutoff points to identify MASLD were determined by maximizing the Youden index, and the AUROC curves were compared using the DeLong test. RESULTS: The analysis included 184 children (28% male; 14.9 ± 2.6 y; 57% Hispanic race/ethnicity; body mass index 32.5 ± 8.1 kg/m2; 64% with MASLD, 43% with polycystic ovary syndrome, and 5% with other liver diseases). Fasting intact insulin and ALT levels were significantly higher in children with MASLD (p < 0.05). Fasting intact insulin was strongly associated with MASLD with an AUROC of 0.83 (0.77-0.90), sensitivity of 71%, and specificity of 85%. When combined with ALT (intact insulin × ALT [μU/mL × U/L]), the AUROC was 0.88 (0.83-0.94), with a sensitivity of 89% and specificity of 81%. The improvement in AUROC over intact insulin alone was not statistically significant (p = 0.089) but was statistically significant from ALT (p = 0.022). Optimal cutoff points for intact insulin and intact insulin × ALT were 20 μU/mL and 522 μU/mL × U/L, respectively. CONCLUSIONS: In pediatric patients, measurements of fasting intact insulin alone and combined with ALT provide a noninvasive strategy for identifying the presence of MASLD.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».