🩺 Category

endocrinology

48 articles

L'endocrinologie explore comment les hormones régulent nos fonctions vitales, de la croissance à l'humeur en passant par le métabolisme. Sur Gist.Science, nous rendons les dernières découvertes de ce domaine dynamiques et compréhensibles pour tous, sans jargon inutile.

Chaque nouveau prépublication issue de medRxiv dans cette catégorie est traitée par nos équipes pour offrir deux niveaux de lecture : un résumé clair en langage simple et une analyse technique approfondie. Cela permet aux chercheurs comme aux curieux de saisir rapidement l'essence de ces avancées cruciales pour la santé.

Découvrez ci-dessous les dernières études publiées en endocrinologie, directement issues de la base de données medRxiv.

🩺 endocrinology

Predicting county-level diagnosed diabetes prevalence in the United States using explainable gradient boosting and geographic interpretation

Cette étude utilise un cadre LightGBM explicable, intégré à diverses sources de données publiques, pour prédire avec précision et interpréter géographiquement la prévalence du diabète diagnostiqué au niveau des comtés à travers les États-Unis, identifiant la pauvreté et l'insécurité alimentaire comme des moteurs structurels dominants tout en soulignant que les enseignements qui en résultent servent d'explications basées sur le modèle plutôt que d'effets causaux.

Yahaya, Y., Khan, S., Rani Saha, P., Meia, M. A. A.2026-06-26
🩺 endocrinology

Association of body composition, daily physical activity and handgrip strength with mortality, cardiovascular events and cancers in Japanese patients with diabetes

Dans une étude de cohorte prospective portant sur 2 024 patients japonais diabétiques, il a été constaté qu'une graisse viscérale plus élevée augmentait le risque de cancer, tandis qu'une force de préhension plus grande offrait une protection contre les événements cardiovasculaires, bien que ni la composition corporelle, ni l'activité physique quotidienne, ni la force de préhension ne fussent associés de manière indépendante à la mortalité toutes causes confondues.

Hamasaki, H., Taxiarchi, V. P.2026-06-11
🩺 endocrinology

A mechanistic model for genetic regulation of postmenopausal bone loss

Cette étude présente un modèle mécaniste de la dynamique des populations de cellules osseuses qui intègre des voies de régulation clés et 22 variants génétiques pour simuler les trajectoires de perte osseuse postménopausique, capturant avec succès les tendances cliniques et identifiant des facteurs de risque génétiques spécifiques ainsi que des différences liées à l'ascendance dans le déclin de la densité osseuse.

Rattsev, I., Mac Gabhann, F., Hertz, D., Taylor, C. O.2026-06-08
🩺 endocrinology

Association Between Serum CtBP2 Levels and Obesity Markers: A Cross-Sectional Analysis of Metabolic Syndrome Components

Cette étude transversale de 508 participants révèle que les taux circulants de CtBP2 présentent des associations positives faibles mais statistiquement significatives avec des mesures de l'adiposité, en particulier la graisse abdominale, mais ne montrent aucune corrélation significative avec des anomalies du profil lipidique.

Oumo, D., Namasinga, A., Ikwap, M. A., Ekalu, M., Mpumwire, P.2026-05-20
🩺 endocrinology

Reduced fecal intestinal alkaline phosphatase is associated with gestational diabetes mellitus: A hospital-based multicentre cross-sectional study in Bangladesh

Cette étude transversale multicentrique hospitalière au Bangladesh révèle que des niveaux réduits d'alkaline phosphatase intestinale fécale sont indépendamment associés au diabète sucré gestationnel, suggérant un rôle potentiel de la dysrégulation métabolique d'origine intestinale dans cette affection, malgré la limitation actuelle de ce marqueur en tant qu'outil diagnostique autonome.

Chowdhury, P., Tofail, T., Akter, N., Islam, H., Bokshi, A., Sultana, M., Podder, S., Malo, M. S., Hasanat, M.2026-05-19
🩺 endocrinology

Using routine clinical features to classify adult-onset diabetes at diagnosis: the StartRight prospective observational study

L'étude observationnelle prospective StartRight démontre qu'un modèle de classification combinant des caractéristiques cliniques de routine, telles qu'un âge et un IMC plus faibles, une perte de poids involontaire et une glycémie élevée à la présentation, avec ou sans autoanticorps des îlots, atteint une précision élevée dans la différenciation du diabète de type 1 à début adulte du diabète de type 2 au moment du diagnostic, surpassant les recommandations cliniques actuelles.

Knupp, J., Hill, A. V., Thomas, N. J., McDonald, T. J., Young, K. G., Fraser, D. P., Hattersley, A., McKinley, T., Shiel (…)2026-05-03
🩺 endocrinology

Current but Not Former Smoking Is Associated With Higher HbA1c in Adults Without Diabetes

Cette étude basée sur les données NHANES révèle que, chez les adultes américains sans diabète, le tabagisme actif est associé à des taux d'HbA1c plus élevés, alors que cette association disparaît chez les anciens fumeurs, suggérant que l'arrêt du tabac peut atténuer cet effet.

Manafa, C. C., Manafa, P. O., Okoli, N., Okafor-Udah, C. O., Adilih, S., Ogo, N., Adilih, N.-a. A.2026-04-17✓ Author reviewed ⓘ
🩺 endocrinology

Longitudinal insights into dynamic patterns and cumulative burdens of biological age acceleration in relation to type II diabetes mellitus, all-cause mortality and glycemic traits

Cette étude longitudinale sur la cohorte UK Biobank démontre que les trajectoires dynamiques et les charges cumulées d'accélération de l'âge biologique sont indépendamment associées à un risque accru de diabète de type 2 et de mortalité toutes causes, partiellement médiées par des traits glycémiques, soulignant ainsi le vieillissement biologique comme une cible d'intervention potentielle.

Yan, Y., Zheng, C., zeng, p.2026-04-07
🩺 endocrinology

A Manual of Procedures for the Generation of the AI-Ready and Exploratory Atlas for Diabetes Insights (AI-READI) Database.

Ce manuel décrit le protocole détaillé du projet NIH Bridge2AI AI-READI, conçu pour générer un ensemble de données multimodales de haute qualité et prêt pour l'intelligence artificielle afin d'améliorer la compréhension et la prise en charge du diabète de type 2.

Matthies, D. S., Edberg, J. C., Baxter, S. L., Lee, A. Y., Lee, C. S., McGwin, G., Owen, J. P., Zangwill, L. M., Owsley (…)2026-04-04