A non-fasting marker of metabolic syndrome in a high-risk population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The rising prevalence of metabolic syndrome among young adults has prompted studies of fasting triglyceride-glucose (TyG) index as a marker of insulin resistance. We aimed to evaluate metabolic syndrome in young adults using non-fasting TyG index and a high-risk genetic model, 22q11.2 microdeletion. METHODS: We assessed metabolic syndrome and its components in 350 adults (50.6% female) aged 18-59 (median 27.7, IQR 22.5-38.1) years with typical 22q11.2 microdeletions. We used multivariable logistic regression and receiver operating characteristic (ROC) curves to evaluate the association of non-fasting TyG index with metabolic syndrome. RESULTS: Non-fasting TyG index was significantly associated with metabolic syndrome (OR 3.23, 95% CI 2.27-4.59, p < 0.0001), independent of age, sex, BMI, and hypothyroidism. Non-fasting TyG index was positively correlated with number of metabolic syndrome components per individual. In this high-risk population, prevalence of metabolic syndrome was 21.7% (60/277) among young adults (18-39 years), and 45.2% (33/73, p < 0.0001) among middle-aged adults (40-59 years). Non-fasting TyG index ≥4.81 was an effective indicator of prevalent metabolic syndrome, with an area under the ROC curve of 0.83 (95% CI 0.78-0.88). CONCLUSIONS: The results support non-fasting TyG index as a practical marker of metabolic syndrome, and by extension insulin resistance, encouraging future studies evaluating non-fasting TyG index in young adults as a predictor of cardiovascular disease later in life. The high prevalence of metabolic syndrome at a young age in 22q11.2 microdeletion demonstrates the potential value of this genetic high-risk population for future prospective studies, with animal and cellular models available.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».