[논문]한국 성인에서 고요산혈증 위험을 예측하기 위한 중성지방-혈당 지수의 유용성

신경아; 김은재

doi:10.15207/jkcs.2020.11.12.283

한국 성인에서 고요산혈증 위험을 예측하기 위한 중성지방-혈당 지수의 유용성
Usefulness of Triglyceride and Glucose Index to Predict the Risk of Hyperuricemia in Korean Adults 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.11 no.12, 2020년, pp.283 - 290

신경아 (신성대학교 임상병리과) , 김은재 (서울대병원 의학연구혁신센터 산부인과)

초록
AI-Helper

본 연구는 한국 성인을 대상으로 고요산혈증 위험을 예측하기 위한 중성지방-혈당 지수(triglyceride and glucose index, TyG index)의 유용성을 평가하였다. 서울지역 종합병원에서 2017년부터 2019년까지 건강진단을 실시한 20세 이상 남성 14,266명, 여성 9,033명을 대상으로 하였다. TyG 지수에 따른 고요산혈증 발생 위험도는 로지스틱 회귀분석을 실시하였으며, TyG 지수의 고요산혈증 위험 예측능력을 확인하기 위해 ROC 곡선을 구하였다. 고요산혈증을 예측하기 위한 TyG 지수의 정확도는 0.68이며, 남성 0.61, 여성 0.67이었다(각각 p<0.001). TyG 지수의 고요산혈증 발생 위험은 1사분위수보다 4사분위수에서 1.69배 높았으며, 남성은 2.03배, 여성은 2.07배 높았다(각각 p<0.05). 따라서 TyG 지수는 고요산혈증의 선별검사로서 진단적 유용성은 높지 않았으나, TyG 지수와 고요산혈증간에는 관련이 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study was to evaluate the usefulness of the triglyceride and glucose(TyG) index to predict the risk of hyperuricemia in Korean adults. This study included 14,266 men and 9,033 women over 20 years old who underwent health screenings from 2017 to 2019 at a general hospital in Seoul. To confirm the risk of hyperuricemia and predictive ability of the TyG index, logistic regression analysis and ROC curves were obtained. The accuracy of the TyG index for predicting hyperuricemia was 0.68, 0.61 for men and 0.67 for women(respectively p<0.001). The risk of hyperuricemia in the TyG index was 1.69 times higher in the fourth quartile than in the first quartile, 2.03 times higher in men and 2.07 times higher in women(respectively p<0.05). Thus the TyG index was not of high diagnostic usefulness as a screening test for hyperuricemia, but it was related to the TyG index and hyperuricemia.

주제어

표/그림 (5)

표 Table 1. Clinical characteristics of study subjects according to the presence or absence of hyperuricemia
그림 Fig. 1. Receiving operating curve of TyG index for predicting hyperuricemia in all subjects 1) Abbreviations: AUC, area under the curve.
표 Table 2. Correlation between uric acid and TyG index
표 Table 3. Areas under the receiver operating characteristic curve(AUC) for detecting hyperuricemia with TyG index
표 Table 4. Odds rations(OR) and 95% confidence intervals(CI) for hyperuricemia associated with TyG index

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

따라서 이 연구는 건강검진을 시행한 한국 성인을 대상으로 고요산혈증 위험을 예측하기 위한 TyG 지수의 유용성을 확인하고 TyG 지수가 고요산혈증 위험을 예측하는데 적절한 지표인지를 평가하고자 하였다.

제안 방법

측정된 혈청 요산치에 따라 고요산혈증을 정의하였으며, 남성 >7 mg/dL, 여성 >6 mg/dL인 경우 고요산혈증으로 정의하였다[26]. Hemoglobin A1C(HbA1C)는 Variant II Turbo (Bio-Rad, CA, USA)로 측정하였으며, 인슐린은 Roche Modular Analytics E170(Roche, Mannheim, Germany) 장비로 측정하였다. HOMA-IRe Matthews 등[27]이 제시한 [공복 인슐린(μU/mL)×공복 혈당 (mg/dL)/405] 공식에 따라 계산하였으며, TyG 지수는 Simental-Mendía 등[28]이 제시한 Ln[TG(mg/dL) ×FPG(mg/dL)/2]공식으로 계산하였다.
Inbody 770(Biospace, Seoul, Korea) 자동 체성분 분석기를 이용하여 키와 몸무게를 측정하였으며, 몸무게(kg)를 키(m²)로 나누어 체질량지수를 계산하였다. 허리둘레는 WHO에서 권고하는 방법에 따라 측정하였다[25].
TyG 지수를 사분위수로 나누어 연령과 체질량지수, 허리둘레를 통제한 후 로지스틱 회귀분석을 실시하여 TyG 지수에 따른 고요산혈증 발생 위험도와 95% 신뢰구간을 제시하였다. TyG 지수의 고요산혈증 위험 예측능력을 확인하기 위해 receiver operating characteristic(ROC) 곡선을 구하였으며, Youden’s index가 가장 높은 값을 최적 절단 값으로 설정하였다. 본 연구의 ROC 분석은 MedCalc Statistical Software 19.
혈압은 10분간 휴식을 취한 상태에서 HBP-9020 (OMRON, Kyoto, Japan) 자동 혈압측정계를 이용하여 측정하였다. Inbody 770(Biospace, Seoul, Korea) 자동 체성분 분석기를 이용하여 키와 몸무게를 측정하였으며, 몸무게(kg)를 키(m²)로 나누어 체질량지수를 계산하였다.
혈액검사는 8시간 이상 공복 후 채혈하여 Hitachi 7600(Hitachi, Tokyo, Japan) 자동 생화학분석기로 요산, 총콜레스테롤, 중성지방, HDL-콜레스테롤, LDL-콜레스테롤, 혈당을 측정하였다. 측정된 혈청 요산치에 따라 고요산혈증을 정의하였으며, 남성 >7 mg/dL, 여성 >6 mg/dL인 경우 고요산혈증으로 정의하였다[26].

대상 데이터

이상 수진자를 연구대상으로 하였다. 결측치 등으로 자료가 불충분한 대상자 625명을 제외한 남성 14, 266명, 여성 9, 033명으로 총 23, 299명을 최종 조사대상으로 하였다.
이 연구는 서울지역 종합병원의 건강검진센터에서 2017년 1월에서 2019년 12월까지 건강진단을 실시한 20세 이상 수진자를 연구대상으로 하였다. 결측치 등으로 자료가 불충분한 대상자 625명을 제외한 남성 14, 266명, 여성 9, 033명으로 총 23, 299명을 최종 조사대상으로 하였다.

데이터처리

성별에 따라 정상군과 고요산혈증군간의 임상적 특성은 독립표본 t-검정으로 분석하였으며, 요산과 TyG 지수 및 관련지표들간의 상관관계는 Pearson의 상관분석을 시행하였다. TyG 지수를 사분위수로 나누어 연령과 체질량지수, 허리둘레를 통제한 후 로지스틱 회귀분석을 실시하여 TyG 지수에 따른 고요산혈증 발생 위험도와 95% 신뢰구간을 제시하였다. TyG 지수의 고요산혈증 위험 예측능력을 확인하기 위해 receiver operating characteristic(ROC) 곡선을 구하였으며, Youden’s index가 가장 높은 값을 최적 절단 값으로 설정하였다.
TyG 지수의 고요산혈증 위험 예측능력을 확인하기 위해 receiver operating characteristic(ROC) 곡선을 구하였으며, Youden’s index가 가장 높은 값을 최적 절단 값으로 설정하였다. 본 연구의 ROC 분석은 MedCalc Statistical Software 19.0.3(MedCalc Software, Mariakerke, Belgium)으로 시행하였으며, ROC 분석 이외의 자료분석은 SPSS 통계프로그램(SPSS Inc., version 21.0, Chicago, USA)으로 처리하였다. 본 연구의 통계적 유의성은 p<0.
성별에 따라 정상군과 고요산혈증군간의 임상적 특성은 독립표본 t-검정으로 분석하였으며, 요산과 TyG 지수 및 관련지표들간의 상관관계는 Pearson의 상관분석을 시행하였다. TyG 지수를 사분위수로 나누어 연령과 체질량지수, 허리둘레를 통제한 후 로지스틱 회귀분석을 실시하여 TyG 지수에 따른 고요산혈증 발생 위험도와 95% 신뢰구간을 제시하였다.
연구 대상자의 일반적 특성은 평균±표준편차로 제시하였다. 성별에 따라 정상군과 고요산혈증군간의 임상적 특성은 독립표본 t-검정으로 분석하였으며, 요산과 TyG 지수 및 관련지표들간의 상관관계는 Pearson의 상관분석을 시행하였다.

이론/모형

Hemoglobin A1C(HbA1C)는 Variant II Turbo (Bio-Rad, CA, USA)로 측정하였으며, 인슐린은 Roche Modular Analytics E170(Roche, Mannheim, Germany) 장비로 측정하였다. HOMA-IRe Matthews 등[27]이 제시한 [공복 인슐린(μU/mL)×공복 혈당 (mg/dL)/405] 공식에 따라 계산하였으며, TyG 지수는 Simental-Mendía 등[28]이 제시한 Ln[TG(mg/dL) ×FPG(mg/dL)/2]공식으로 계산하였다.
Inbody 770(Biospace, Seoul, Korea) 자동 체성분 분석기를 이용하여 키와 몸무게를 측정하였으며, 몸무게(kg)를 키(m²)로 나누어 체질량지수를 계산하였다. 허리둘레는 WHO에서 권고하는 방법에 따라 측정하였다[25].

성능/효과

1은 전체 대상자의 ROC 곡선으로 양성율을 나타냈다. AUC(area under the ROC curve)는 곡선의 아래 면적으로 분류 정확도를 나타내며, 전체 대상자에서 TyG 지수의 AUC는 0.68, 절단 값은 8.52, 민감도 66.5%, 특이도 60.9%로 나타났다. 남성의 고요산혈증 위험을 예측하기 위한 TyG 지수의 AUC값은 0.
결론적으로 한국 성인을 대상으로 TyG 지수와 고요산혈증 발생 위험간에 관련성이 있었으나, TyG 지수는 고요산혈증 위험을 예측하는 유효한 예측변수로는 활용에 제한이 있는 것으로 나타났다. 향후 다양한 대상자에서 TyG 지수가 고요산혈증의 위험지표로 활용 가능한지에 대한 추가연구가 이루어져야 할 것이다.
고요산혈증 위험을 예측하기 위한 TyG 지수의 유용성을 확인한 본 연구결과 TyG 지수는 진단 정확도가 0.68로 고요산혈증의 선별검사로서 진단적 유용성이 높지 않은 것으로 나타났다. 그러나 TyG 지수는 가장 낮은 분위 수와 비교해 높은 분위수에서 고요산혈증의 발생 위험이 유의하게 높은 것으로 나타나, TyG 지수와 고요산혈증 간에 관련이 있음이 확인되었다.
68로 고요산혈증의 선별검사로서 진단적 유용성이 높지 않은 것으로 나타났다. 그러나 TyG 지수는 가장 낮은 분위 수와 비교해 높은 분위수에서 고요산혈증의 발생 위험이 유의하게 높은 것으로 나타나, TyG 지수와 고요산혈증 간에 관련이 있음이 확인되었다.
9%로 나타났다. 남성의 고요산혈증 위험을 예측하기 위한 TyG 지수의 AUC값은 0.61, 절단값은 8.70, 민감도 57.5%, 특이도 59.3%였으며, 여성의 경우 AUC값은 0.67, 절단 값은 8.39, 민감도 58.8%, 특이도 71.4%로 나타났다. 또한 중성지방의 고요산혈증 예측을 위한 ROC 분석결과는 모든 대상자에서 AUC값은 0.
4%로 나타났다. 또한 중성지방의 고요산혈증 예측을 위한 ROC 분석결과는 모든 대상자에서 AUC값은 0.68, 절단 값은 116 mg/dL, 민감도 64.6%, 특이도 63.0%로 나타났다. 성별에 따라 남성의 AUC값은 0.
또한 코호트 기반 연구에서 TyG 지수는 고요산혈증 위험증가와 연관성을 보여 임상에서 고요산혈증 예방을 위한 측정 도구로 사용될 가능성이 있다고 제시되었다[23]. 본 연구결과 정상군과 비교해 고요산혈증군에서 TyG 지수가 유의하게 높았다. 또한 TyG 지수가 1사분위수보다 4사 분위 수에서 고요산혈증 발생 위험이 1.
지표임을 보고하였다. 본 연구결과에서 고요산혈증을 예측하기 위한 TyG 지수의 정확도는 0.68, 성별을 분류하더라도 남성 0.61, 여성 0.67이었으며, 이는 중성지방 단일 지표의 진단 정확도와 유사한 결과를 보였다. 또한 TyG 지수는 민감도와 특이도도 높지 않아 고요산혈증의 선별검사 지표로서 제한이 있는 것으로 나타났으며, Shi 등[22]의 연구결과와 차이를 보였다.
0%로 나타났다. 성별에 따라 남성의 AUC값은 0.62, 절단 값은 135 mg/dL, 민감도 56.1%, 특이도 61.4%였으며, 여성의 AUC값은 0.67, 절단 값은 95 mg/dL, 민감도 60.1%, 특이도 68.2%로 나타났다.
그러나 HOMA-IRe 집단간 차이가 없었다. 여성의 경우 연령, 몸무게, 체질량지수, 허리둘레, 수축기와 이완기 혈압, 총콜레스테롤, 중성지방, LDL-콜레스테롤, 혈당(p=0.001), HbA1c, 인슐린, HOMA-IR(p=0.025), 요산, TyG 지수는 정상군보다 고요산혈증군에서 높게 나타났으며, HDL-콜레스테롤은 정상군보다 고요산혈증군이 낮았다 (각각 p<0.001).
같다. 전체 대상자에서 TyG 지수 1사분위수와 비교해 고요산혈증 발생 위험이 2사분위수에서 1.14배(95% CI; 1.003-1.292), 3사분위수에서는 1.34배(95% CI; 1.189-1.520), 4사분위수는 1.69배(95% CI; 1.493-1.905) 높게 나타났다. 남성의 경우 TyG 지수 1 사분위수와 비교해 2사분위수에서 고요산혈증 발생 위험이 1.
확인한 결과는 Table 2에 제시하였다. 전체 대상자에서 TyG 지수는 지질 및 혈당관련지표 중 요산 과 가장 높은 상관관계를 보였으며(r=0.353, p<0.001), 중성지방이 두 번째로 높은 상관성을 나타냈다(r=0.341, p<0.001). 남성에서는 중성지방(r=0.
001). 키, 몸무게, 체질량지수, 허리둘레, 수축기와 이완기 혈압, 총콜레스테롤, 중성지방, LDL-콜레스테롤, 인슐린, 요산, TyG 지수는 정상군보다 고요산혈증군이 높았으며(각각 p<0.001), HDL-콜레스테롤, 혈당, HbA1c는 정상군보다 고요산혈증군에서 낮았다(각각 p<0.001). 그러나 HOMA-IRe 집단간 차이가 없었다.

후속연구

첫째, 단면연구로 TyG 지수와 고요산혈증간의 인과관계를 검증할 수 없었다. 둘째, 서울지역 일개 종합병원에서 건강검진을 실시한 20세 이상을 조사 대상으로 하였으며, 다른 대상자에 확대 적용하는데 제한이 있다. 셋째, 식습관이나 운동유무에 대한 정보가 부족하여 이를 반영하지 못하였으며, 이러한 요인들에 의해 잠재적인 편향이 발생했을 수 있다.
이 연구는 국민건강영양조사 자료를 이용하여 정상군과 고요산혈증 군간 TyG 지수의 차이 비교 및 요산과 TyG 지수와의 상관관계를 규명하고 있으며, 고요산혈증을 예측하는데 TyG 지수의 유용성과 고요산혈증을 예측하기 위한 적정 절단 값(cut off value)을 제시하고 있지 못하다.
연구는 몇 가지 제한점을 내포하고 있다. 첫째, 단면연구로 TyG 지수와 고요산혈증간의 인과관계를 검증할 수 없었다. 둘째, 서울지역 일개 종합병원에서 건강검진을 실시한 20세 이상을 조사 대상으로 하였으며, 다른 대상자에 확대 적용하는데 제한이 있다.
제한이 있는 것으로 나타났다. 향후 다양한 대상자에서 TyG 지수가 고요산혈증의 위험지표로 활용 가능한지에 대한 추가연구가 이루어져야 할 것이다.

참고문헌 (36)

E. Krishnan. (2014). Interaction of inflammation, hyperuricemia, and the prevalence of hypertension among adults free of metabolic syndrome: NHANES 2009-2010. Journal of the American Heart Association, 3(2), e000157. DOI: 10.1161/JAHA.113.000157

상세보기
S. Kodama et al. (2009). Association between serum uric acid and development of type 2 diabetes. Diabetes Care, 32(9), 1737-1742. DOI: 10.2337/dc09-0288

상세보기
F. Cortese et al. (2019). Uric acid: from a biological advantage to a potential danger. A focus on cardiovascular effects. Vascular Pharmacology, 120, 106565. DOI: 10.1016/j.vph.2019.106565

상세보기
E. Krishnan, C. K. Kwoh, H. R. Schumacher & L. Kuller. (2007). Hyperuricemia and incidence of hypertension among men without metabolic syndrome. Hypertension, 49(2), 298-303. DOI: 10.1161/01.HYP.0000254480.64564.b6

상세보기
D. Grassi et al. (2013). Chronic hyperuricemia, uric acid deposit and cardiovascular risk. Current Pharmaceutical Design, 19(13), 2432-2438. DOI: 10.2174/1381612811319130011

상세보기
U. M. Khosla et al. (2005). Hyperuricemia induces endothelial dysfunction. Kidney International, 67(5), 1739-1742. DOI: 10.1111/j.1523-1755.2005.00273.x

상세보기
D. Roy, M. Perreault & A. Marette. (1998). Insulin stimulation of glucose uptake in skeletal muscles and adipose tissues in vivo is NO dependent. American Journal of Physiology, 274(4), E692-E699. DOI: 10.1152/ajpendo.1998.274.4.E692

상세보기
E. Muscelli et al. (1996). Effect of insulin on renal sodium and uric acid handling in essential hypertension. American Journal of Hypertension, 9(8), 746-752. DOI: 10.1016/0895-7061(96)00098-2

상세보기
D. Toyoki et al. (2017). Insulin stimulates uric acid reabsorption via regulating urate transporter 1 and ATP-binding cassette subfamily G member 2. American Journal of Physiology-Renal Physiology, 313(3), F826-F834. DOI: 10.1152/ajprenal.00012.2017

상세보기
M. E. Emukowhate, D. Perera & A. Wierzbicki. (2014). Dyslipidaemia related to insulin resistance and cardiovascular disease in South Asian and West African populations. Current Pharmaceutical Design, 20(40), 6270-6275. DOI: 10.2174/1381612820666140620114948

상세보기
N. Mikhail. (2009). The metabolic syndrome: insulin resistance. Current Hypertension Reports, 11(2), 156-158. DOI: 10.1007/s11906-009-0027-4

상세보기
R. H. Eckel, S. M. Grundy & P. Z. Zimmet. (2005). The metabolic syndrome. Lancet, 365(9468), 1415-1428. DOI: 10.1016/S0140-6736(05)66378-7

상세보기
G. Unger, S. F. Benozzi, F. Perruzza & G. L. Pennacchiotti. (2014). Triglycerides and glucose index: a useful indicator of insulin resistance. Endocrinology and Nutrition, 61(10), 533-540. DOI: 10.1016/j.endonu.2014.06.009

상세보기
A. Sanchez-Garcia et al. (2020). Diagnostic Accuracy of the Triglyceride and Glucose Index for Insulin Resistance: A Systematic Review. International Journal of Endocrinology, 2020, 4678526. DOI: 10.1155/2020/4678526

상세보기
L. Sanchez-Inigo, D. Navarro-Gonzalez, A. Fernandez-Montero, J. Pastrana-Delgado & J. A. Martinez. (2016). The TyG index may predict the development of cardiovascular events. European Journal of Clinical Investigation, 46(2), 189-197. DOI: 10.1111/eci.12583

상세보기
D. Navarro-Gonzalez, L. Sanchez-Inigo, J. Pastrana-Delgado, A. Fernandez-Montero & J. A. Martinez. (2016). Triglyceride-glucose index(TyG index) in comparison with fasting plasma glucose improved diabetes prediction in patients with normal fasting glucose: The Vascular-Metabolic CUN cohort. Preventive Medicine, 86, 99-105. DOI: 10.1016/j.ypmed.2016.01.022

상세보기
R. Zheng & Y. Mao. (2017). Triglyceride and glucose (TyG) index as a predictor of incident hypertension: a 9-year longitudinal population-based study. Lipids in Health and Disease, 16(1), 175. DOI: 10.1186/s12944-017-0562-y

상세보기
M. Laakso & Johanna Kuusisto. (2014). Insulin resistance and hyperglycaemia in cardiovascular disease development. Nature Reviews Endocrinology, 10(5), 293-302. DOI: 10.1038/nrendo.2014.29

상세보기
P. Angoorani et al. (2018). Validity of triglycerideglucose index as an indicator for metabolic syndrome in children and adolescents: the CASPIAN-V study. Eating and Weight Disorders, 23(6), 877-883. DOI: 10.1007/s40519-018-0488-z

상세보기
S. W. Yang, K. H. Park & Y. J. Zhou. (2016). The Impact of Hypoglycemia on the Cardiovascular System: Physiology and Pathophysiology. Angiology. 67(9), 802-809. DOI: 10.1177/0003319715623400

상세보기
J. P. Bastard, M. E. Lavoie, V. Messier, D. Prud'homme & R. Rabasa-Lhoret. (2012). Evaluation of two new surrogate indices including parameters not using insulin to assess insulin sensitivity/resistance in non-diabetic postmenopausal women: a MONET group study. Diabetes & Metabolism, 38(3), 258-263. DOI: 10.1016/j.diabet.2012.01.004

상세보기
W. Shi, L. Xing, L. Jing, Y. Tian & S. Liu. (2019). Usefulness of triglyceride-glucose index for estimating hyperuricemia risk: Insights from a general population. Postgraduate Medical Journal, 131(5), 348-356. DOI: 10.1080/00325481.2019.1624581

상세보기
Q. Gu, X. Hu, J. Meng, J. Ge, S. J. Wang & X. Z. Liu. (2020). Associations of triglyceride-glucose index and its derivatives with hyperuricemia risk: A Cohort study in Chinese general population. International Journal of Endocrinology, 2020, 3214716. DOI: 10.1155/2020/3214716

상세보기
J. S. Byun, J. N. Kim, Y. S. Song, Y. K. Roh & M. K. Choi. (2019). The relationship between hyperuricemia and triglyceride glucose index: Based on 2016 Korean National Health and Nutrition Examination Survey. Korean Journal of Family Practice, 9(3), 266-271. DOI: 10.21215/kjfp.2019.9.3.266

상세보기
World Health Organization. (1999). Report of a WHO consultation on obesity: Preventing and managing, the global epidemic. Geneva.
L. You, A. Liu, G. Wuyun, H. Wu & P. Wang. (2014). Prevalence of hyperuricemia and the relationship between serum uric acid and metabolic syndrome in the Asian Mongolian area. Journal of Atherosclerosis and Thrombosis, 21(4), 355-365. DOI: 10.5551/jat.20529

상세보기
D. R. Matthews, J. P. Hosker, A. S. Rudenski, B. A. Naylor, D. F. Treacher & R. C. Turner. (1985). Homeostasis model assessment: insulin resistance and beta-cell function from fasting plasma glucose and insulin concentrations in man. Diabetologia, 28(7), 412-419. DOI: 10.1007/BF00280883

상세보기
L. E. Simental-Mendia, M. Rodriguez-Moran & F. Guerrero-Romero. (2008). The product of fasting glucose and triglycerides as surrogate for identifying insulin resistance in apparently healthy subjects. Metabolic Syndrome and Related Disorders, 6(4), 299-304. DOI: 10.1089/met.2008.0034

상세보기
T. Bardin & P. Richette. (2017). Impact of comorbidities on gout and hyperuricaemia: an update on prevalence and treatment options. BMC Medicine, 15(1), 123. DOI: 10.1186/s12916-017-0890-9

상세보기
C. Borghi et al. (2015). Serum uric acid and the risk of cardiovascular and renal disease. Journal of Hypertension, 33(9), 1729-1741 DOI: 10.1097/HJH.0000000000000701

상세보기
Y. Xu et al. (2013). Hyperuricemia as an independent predictor of vascular complications and mortality in type 2 diabetes patients: a meta-analysis. Public Library of Science One, 8(10), e78206. DOI: 10.1371/journal.pone.0078206

상세보기
Y. Zhu et al. (2014). High uric acid directly inhibits insulin signalling and induces insulin resistance. Biochemical and Biophysical Research Communications, 447(4), 707-714. DOI: 10.1016/j.bbrc.2014.04.080

상세보기
S. Li et al. (2019). The role of the triglyceride (triacylglycerol) glucose index in the development of cardiovascular events: a retrospective cohort analysis. Scientific Reports, 9(1), 7320. DOI: 10.1038/s41598-019-43776-5

상세보기
J. L. Jin et al. (2018). Triglyceride glucose index for predicting cardiovascular outcomes in patients with coronary artery disease. Journal of Thoracic Disease, 10(11), 6137-6146. DOI: 10.21037/jtd.2018.10.79

상세보기
K. L. Donnelly, C. I. Smith, S. J. Schwarzenberg, J. Jessurun, M. D. Boldt & E. J. Parks. (2005). Sources of fatty acids stored in liver and secreted via lipoproteins in patients with nonalcoholic fatty liver disease. Journal of Clinical Investigation, 115(5), 1343-1351. DOI: 10.1172/JCI23621

상세보기
G. M. Reaven. (1988). Role of insulin resistance in human disease. Diabetes, 37(12), 1595-1607. DOI: 10.2337/diab.37.12.1595

상세보기

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증