Trends in Prevalence of Insulin Resistance Among Nondiabetic/Nonprediabetic Adolescents, 1999–2020
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Insulin resistance (IR)/hyperinsulinemia in young individuals is associated with the subsequent development of diabetes and cardiovascular disease. To assess trends in the prevalence of IR/hyperinsulinemia among nondiabetic/nonprediabetic adolescents in the US from 1999 to 2020. Methods: A total of 6111 adolescents without diabetes and prediabetes were included from ten cycles of National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) between 1999–2000 and 2017–2020. Hyperinsulinemia or IR was defined as fasting insulin or homeostasis model assessment of insulin resistance [HOMA‐IR] above the 75th percentile in all participants who underwent blood tests on fasting insulin, glucose, and hemoglobin A1c. Trends in prevalence rates were estimated using joinpoint regressions with heteroscedastic and uncorrelated errors. Results: The overall weighted median fasting insulin level, prevalence of hyperinsulinemia, and IR were 9.9 μU/ml [95% confidence interval (CI): 9.6, 10.1], 17.2% (95% CI: 15.7, 18.6), and 16.4% (95% CI: 15.2, 17.9), respectively. The estimated prevalence of hyperinsulinemia and HOMA‐IR increased significantly from 15.2% (95% CI: 12.1, 18.9) and 14.0% (95% CI: 11.1, 17.8) in 1999–2000% to 21.5% (95% CI: 17.1, 26.3) and 20.4% (95% CI: 16.4, 25.6) in 2017–2020, respectively, with a 3.35% (95% CI: 1.74, 4.99) and 3.41% (95% CI: 1.72, 5.12) relative increase per 2‐year survey cycle, respectively ( p for trend <0.05). Substantial increases were observed in the subgroups of girls, Hispanic, non‐Hispanic white, and overweight adolescents. Conclusions: The prevalence of hyperinsulinemia/IR increased substantially among US nondiabetic/nonprediabetic adolescents over the last two decades. Early detection and effective interventions are in dire need to reverse the rising tide.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».