Demir, ŞevinÇelik, Banu Arslan2024-07-122024-07-122022Demir, 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.https://hdl.handle.net/20.500.12415/4552Aim: 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.Amaç: 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.eninfo:eu-repo/semantics/openAccessInsulin resistanceInsulin resistance indexesMetabolic score for insulin resistancePrimary health careİnsülin direnciİnsülin direnci indeksleriİnsülin direnci için metabolik skorBirinci basamak sağlık hizmetleriAbility of metabolic score for insulin resistance to detect insulin resistanceİnsülin direnci için metabolik skorun insülin direncini tespit edebilme yeteneğiArticle19231873