S'abonner

Single point insulin sensitivity estimator index for identifying metabolic syndrome in US adults: NHANES 2017-march 2020 - 12/08/24

Doi : 10.1016/j.orcp.2024.08.002 
Wonhee Cho a, Myong-Won Seo b, Jared Rosenberg a, Joon Young Kim a,
a Department of Exercise Science, David B. Falk College of Sport and Human Dynamics, Syracuse University, Syracuse, New York, NY, USA 
b Department of Sports and Leisure Studies, College of Physical Education, Keimyung University, Daegu, Republic of Korea 

Correspondence to: Department of Exercise Science, Syracuse University, 430H White Hall, Syracuse, New York 13244, USA.Department of Exercise Science, Syracuse University430H White Hall, SyracuseNew York13244USA
Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le Monday 12 August 2024
Cet article a été publié dans un numéro de la revue, cliquez ici pour y accéder

Abstract

Purpose

Single Point Insulin Sensitivity Estimator (SPISE) index was recently introduced as a reliable indirect indicator of insulin resistance, applicable to large population-based research. Here, we aimed to 1) examine racial/ethnic differences in SPISE index among US adults, 2) compare predictive power of SPISE index for metabolic syndrome (MetSyn) by race/ethnicity, and 3) evaluate its predictive power for MetSyn against other well-known IR indices including Triglyceride/HDL-C, Triglyceride-glucose index, homeostatic model assessment for insulin resistance, and inverse fasting insulin.

Methods

A total of 2168 adults (814 white, 690 black, and 664 Hispanic) from NHANES 2017-March 2020 Pre-Pandemic Data was analyzed in this study. MetSyn was defined by the AHA/NHLBI criteria. SPISE index and insulin resistance indices were calculated by using physical and cardiometabolic parameters.

Results

SPISE index was lowest in Hispanic, followed by black and white, with no difference between white vs. black. The area under the curve of receiver operating characteristics of SPISE index for predicting MetSyn was highest in white (88 %), followed by Hispanic (86 %) and black (82 %) (P < 0.05 vs. black), with optimal cutoffs of 5.03, 4.84, and 4.89, respectively. In the total cohort, the predictive power of the SPISE index for MetSyn was 85 %, higher than the other insulin resistance indices (all P < 0.05).

Conclusions

SPISE index outperforms various insulin resistance indices for predicting MetSyn in US adults, signifying its potential in large-scale observational studies. Race/ethnicity should be stratified when using the SPISE index as its predictive power and cutoffs for predicting MetSyn vary by race/ethnicity.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Metabolic Syndrome, SPISE, ROC-AUC, NHANES


Plan


© 2024  Publié par Elsevier Masson SAS.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.