Ability of metabolic score for insulin resistance to detect insulin resistance

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0002-9541-5676en_US
dc.authorid0000-0003-3803-6124en_US
dc.contributor.authorDemir, Şevin
dc.contributor.authorÇelik, Banu Arslan
dc.date.accessioned2024-07-12T21:13:40Z
dc.date.available2024-07-12T21:13:40Z
dc.date.issued2022en_US
dc.departmentFakülteler, Tıp Fakültesien_US
dc.description.abstractAim: To evaluate the usability of metabolic score for insulin resistance (METS-IR), a novel insulin resistance index, in our country and to determine the optimal cut-off value of this index for detecting insulin resistance. Material and Method: One thousand five hundred sixty seven individuals who participated in our check-up program between 2020 and 2021 were retrospectively evaluated with the patient files for inclusion in the study. Insulin resistance was accepted when HOMA-IR?2.7. Subjects were divided into 4 quartiles according to their METS-IR levels. Receiver-operating characteristic curve was used to determine the indices’ predictive performance and the optimal cut-off value of METS-IR to identify insulin resistance. Binary logistic regression model was used to associate insulin resistance with the varying indexes. Results: Among the 494 participants, 294 (59.5%) were women and the mean age of the subjects was 48.61±12.90 years. As the quartile of METS-IR increased, prevalence of male gender, metabolic syndrome, fatty liver, and levels of age, blood pressure, cigarette smoking, obesity, and insulin resistance indexes, HbA1c increased (all, p<0.001). METS-IR had the highest predictive value for the presence of insulin resistance (AUC=0.813, p<0.001). The highest sensitivity and specificity were achieved at METSIR between 39–42. The increase in METS-IR is more significant when compared to other indexes for the prediction of insulin resistance (OR=1.332, p<0.001). Conclusions: METS-IR can be used as a screening test for insulin resistance in settings such as primary care centers where insulin levels cannot be measured.en_US
dc.description.abstractAmaç: Yeni bir insülin direnci indeksi olan insülin direnci için metabolik skorun (METS-IR) ülkemizdeki kullanılabilirliğini ve bu indeksin insülin direncini tespit etmek için kullanılabilecek optimal kesme değerini belirlemektir. Gereç ve Yöntem: 2020-2021 yılları arasında check-up programımıza katılmış olan 1567 kişi hasta dosyalarından geriye dönük olarak çalışmaya dahil edilmek üzere değerlendirildi. İnsülin direnci varlığı HOMA-IR?2.7 kabul edildi. Bireyler METS-IR seviyelerine göre 4 çeyreğe ayrıldı. İndekslerin öngörücü performansını ve insulin direncini öngören METS-IR’in optimal kesme değerini belirlemek için ROC eğrisi kullanıldı. İnsülin direncini indekslerle ilişkilendirmek için ikili lojistik regresyon modeli kullanıldı. Bulgular: Çalışmaya dahil edilen 494 katılımcının 294’ü (%59.5) kadındı ve olguların yaş ortalaması 48.61±12.90 yıldı. METS-IR çeyreği arttıkça, erkek cinsiyet, metabolik sendrom, yağlı karaciğer prevalansları ve yaş, kan basıncı, sigara içme miktarı, obezite ve insülin direnci indekslerinin ve HbA1c’nin seviyelerinin arttığı saptandı (tümü, p<0.001). METS-IR, insülin direnci varlığı için en yüksek öngörücü değere sahipti (AUC=0.813, p<0.001). En yüksek duyarlılık ve özgüllük METS-IR’in 39–42 değerleri arasında gözlemlendi. METS-IR’deki artış, insülin direncinin öngörülmesi için diğer indekslerle karşılaştırıldığında daha anlamlıdır (OR=1.332, p<0.001). Sonuç: METS-IR, birinci basamak sağlık merkezleri gibi insülin düzeylerinin ölçülemediği ortamlarda insülin direnci için bir tarama testi olarak kullanılabilir.en_US
dc.identifier.citationDemir, Ş. and Çelik, B.A. (2022). Ability of metabolic score for insulin resistance to detect insulin resistance. / İnsülin direnci için metabolik skorun insülin direncini tespit edebilme yeteneği. Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research), 3(3), p.187-192.en_US
dc.identifier.endpage192en_US
dc.identifier.issue3en_US
dc.identifier.startpage187en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12415/4552
dc.identifier.volume3en_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisherCERN European Organization for Nuclear Researchen_US
dc.relation.ispartofZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)en_US
dc.relation.isversionof10.5281/zenodo.7195874en_US
dc.relation.publicationcategoryUluslararası Hakemli Dergide Makale - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.snmzKY04048
dc.subjectInsulin resistanceen_US
dc.subjectInsulin resistance indexesen_US
dc.subjectMetabolic score for insulin resistanceen_US
dc.subjectPrimary health careen_US
dc.subjectİnsülin direncien_US
dc.subjectİnsülin direnci indekslerien_US
dc.subjectİnsülin direnci için metabolik skoren_US
dc.subjectBirinci basamak sağlık hizmetlerien_US
dc.titleAbility of metabolic score for insulin resistance to detect insulin resistanceen_US
dc.title.alternativeİnsülin direnci için metabolik skorun insülin direncini tespit edebilme yeteneğien_US
dc.typeArticle
dspace.entity.typePublication

Dosyalar

Koleksiyon

Tıp Fakültesi Koleksiyonu