已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Comparison of triglyceride-glucose index and HOMA-IR for predicting prevalence and incidence of metabolic syndrome

医学 代谢综合征 内科学 接收机工作特性 肥胖 胰岛素抵抗 危险系数 稳态模型评估 甘油三酯 入射(几何) 胰岛素 数学 胆固醇 置信区间 几何学
作者
Da‐Hye Son,Hye Sun Lee,Yong‐Jae Lee,Jun‐Hyuk Lee,Jee Hye Han
出处
期刊:Nutrition Metabolism and Cardiovascular Diseases [Elsevier]
卷期号:32 (3): 596-604 被引量:131
标识
DOI:10.1016/j.numecd.2021.11.017
摘要

Background and aims Insulin resistance is related closely to metabolic syndrome (MetS). The homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA-IR) is the most commonly used insulin resistance index, but the triglyceride-glucose (TyG) index has been suggested as a reliable alternative insulin resistance index. This study aims to compare the predictive powers of TyG index and HOMA-IR for the prevalence and incidence of MetS in a large, community-based, prospective cohort over 12 years of follow-up. Methods and results Data from 9730 adults with or without MetS at baseline, 6091 adults without MetS who were followed as part of the Korean Genome and Epidemiology Study were analyzed. Receiver-operating-characteristic (ROC) curves and time-dependent ROC curves were performed to compare the areas under the ROC curve (AUROC) of the TyG index and HOMA-IR for predicting the prevalence and incidence of MetS. The optimal cut-off points were calculated. Cox proportional hazard spline curves were used to verify dose-response relationship between TyG index/HOMA-IR and incident MetS. TyG index showed higher predictive power for prevalent MetS than HOMA-IR (0.837 vs. 0.680, p < 0.001). The AUROC for incident MetS of TyG index and HOMA-IR was 0.654 (0.644–0.664) and 0.556 (0.531–0.581), respectively (p < 0.001). Cut-off points of TyG index and HOMA-IR for predicting the prevalence of MetS were 8.718 and 1.8 and for predicting incident MetS were 8.518 and 1.5, respectively. Both TyG index and HOMA-IR had a linear relationship with incident MetS. Conclusions TyG index is superior to HOMA-IR for predicting MetS.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
小白发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
2秒前
九月发布了新的文献求助10
3秒前
乐乐应助生动之云采纳,获得10
4秒前
万能图书馆应助zxclax采纳,获得10
5秒前
5秒前
hhc发布了新的文献求助10
6秒前
谦让鹏涛完成签到,获得积分10
6秒前
LIUYI发布了新的文献求助10
6秒前
LIN完成签到,获得积分20
8秒前
葛根发布了新的文献求助10
9秒前
打打应助深情的阿宇采纳,获得10
12秒前
sukasuka发布了新的文献求助10
13秒前
能干的夏瑶完成签到 ,获得积分10
13秒前
lai关注了科研通微信公众号
15秒前
XKINGLEE完成签到 ,获得积分10
17秒前
前路完成签到,获得积分10
17秒前
20秒前
苏小喵发布了新的文献求助10
21秒前
猪猪发布了新的文献求助10
23秒前
25秒前
小白完成签到,获得积分10
26秒前
26秒前
舍凌鳯关注了科研通微信公众号
27秒前
28秒前
海潮发布了新的文献求助10
31秒前
天天快乐应助sukasuka采纳,获得10
32秒前
852应助冰可乐真的好喝采纳,获得10
32秒前
lai发布了新的文献求助30
34秒前
思源应助猪猪采纳,获得10
37秒前
亚当寇克发布了新的文献求助10
38秒前
wanci应助民大胡采纳,获得10
39秒前
小东完成签到 ,获得积分10
40秒前
打打应助深情的阿宇采纳,获得20
42秒前
43秒前
44秒前
慕青应助葛根采纳,获得10
45秒前
科小白完成签到 ,获得积分10
46秒前
丘比特应助123采纳,获得10
49秒前
高分求助中
Evolution 10000
юрские динозавры восточного забайкалья 800
English Wealden Fossils 700
Distribution Dependent Stochastic Differential Equations 500
A new species of Coccus (Homoptera: Coccoidea) from Malawi 500
A new species of Velataspis (Hemiptera Coccoidea Diaspididae) from tea in Assam 500
PraxisRatgeber: Mantiden: Faszinierende Lauerjäger 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3158476
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2809636
关于积分的说明 7883011
捐赠科研通 2468293
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1314048
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 630572
版权声明 601956