Comparer la mesure de sensibilité à l'insuline au cours du clamp hyperinsulinémique euglycémique à celle obtenue par l'utilisation d'index simples obtenus à partir de prélèvements réalisés à jeun et au cours d'une hyperglycémie provoquée par voie orale (HGPO).

Étude transversale réalisée chez 107 femmes non diabétiques ménopausées sédentaires obèses ou en surpoids (IMC = 32,4 ± 0,4 kg/m²) ayant bénéficié d'une étude de clamp et d'une HGPO. Les paires de données ont été analysées en utilisant le test de corrélation de Pearson et l'analyse graphique de Bland-Altman. La comparaison des coefficients de corrélation a été réalisée selon la méthode décrite par Zar.

Tous les index utilisés étaient corrélés aux résultats du clamp quelle que soit la façon d'exprimer les données (P < 0,0001). Cependant, HOMA et QUICKI étaient plutôt moins bien corrélés que les index dérivés de l'HGPO. En utilisant une approche mathématique comparable à celle utilisée pour le calcul du QUICKI, nous avons développé une nouvelle formule dérivée des glycémies et insulinémies mesurées lors de l'HGPO que nous avons appelé SI_isOGTT pour simple index assessing insulin sensitivity = 1/[log(Σ glucose t_{0–30–90–120}) (mmol/l) + log(Σ insulin t_{0–30–90–120}) (μUI/ml)]. Cet index était fortement corrélé aux résultats du clamp quelle que soit l'expression choisie (r's = 0,61–0,65 ; P < 0,0001) et ces coefficients de corrélations étaient significativement plus forts que ceux obtenus avec les autres index simples à jeun ou dérivés de l'HGPO.

Dans un large groupe de femmes ménopausées non diabétiques obèses ou en surpoids, les index de mesure de sensibilité à l'insuline qui dérivent des données de l'HGPO sont de meilleurs indicateurs de sensibilité périphérique que les index obtenus à jeun. Nous proposons un nouvel index de mesure dérivé de l'HGPO appelé SI_isOGTT. Comparativement aux autres index, SI_isOGTT présente plusieurs caractéristiques : 1) il est facile à calculer ; 2) il est mieux corrélé que les autres index aux données du clamp et 3) cette dernière propriété est vraie quel que soit la façon d'exprimer les résultats du clamp. D'autres études cependant sont nécessaires afin de valider ce nouvel index dans d'autres populations.

The purpose of this study was to compare assessment of insulin sensitivity from hyperinsulinemic euglycaemic (HIEG) clamp with indexes derived from fasting and oral glucose tolerance test (OGTT).

Cross-sectional study with 107 sedentary non-diabetic overweight and obese postmenopausal (BMI = 32.4 ± 0.4 kg/m²) women undergoing both HIEG clamp and OGTT. Pairs of data were analyzed using Pearson correlation and Bland–Altman graphs analysis. Comparison between correlations was made using the method reported by Zar.

All the indexes derived from either the OGTT or surrogate indexes were highly correlated with all the clamp-derived formulas (P < 0.0001). However, HOMA and QUICKI were generally less correlated than OGTT-derived indexes. Analogically to QUICKI, we calculated a new formula derived from the OGTT measurements of glucose and insulin named simple index assessing insulin sensitivity (SI_isOGTT) = 1/[log(sum glucose t_{0–30–90–120}) (mmol/l) + log(sum insulin t_{0–30–90–120}) (μUI/ml)]. By using this formula, we found high significant correlations (r's = 0.61–0.65; P < 0.0001) with the clamp results. Moreover, the correlations of SI_isOGTT with the clamp data were higher than for other previously published indexes.

In that large group of non-diabetic overweight and obese postmenopausal women insulin sensitivity index derived from OGTT provided more accurate information than fasting based formula. We propose a new simple index for the assessment of insulin sensitivity from the OGTT data (SI_isOGTT). The advantage of this new formula over all previously published OGTT-derived indexes of insulin sensitivity is that it is 1) easy to calculate 2) better correlated than other indexes of insulin sensitivity and 3) not affected by the way clamp results are expressed. Further studies are needed to validate SI_isOGTT index in other populations.