SwePub
Tyck till om SwePub Sök här!
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Renstrom Frida)
 

Sökning: WFRF:(Renstrom Frida) > Innate biology vers...

Innate biology versus lifestyle behaviour in the aetiology of obesity and type 2 diabetes : the GLACIER Study

Poveda, Alaitz (författare)
Lund University,Lunds universitet,Genomik, diabetes och endokrinologi,Forskargrupper vid Lunds universitet,Genetisk och molekylär epidemiologi,Genomics, Diabetes and Endocrinology,Lund University Research Groups,Genetic and Molecular Epidemiology
Koivula, Robert (författare)
Lund University,Lunds universitet,Genetisk och molekylär epidemiologi,Forskargrupper vid Lunds universitet,Genetic and Molecular Epidemiology,Lund University Research Groups
Ahmad, Shafqat (författare)
Lund University,Lunds universitet,Genetisk och molekylär epidemiologi,Forskargrupper vid Lunds universitet,Genetic and Molecular Epidemiology,Lund University Research Groups
visa fler...
Barroso, Ines (författare)
Hallmans, Göran (författare)
Umeå universitet,Enheten för biobanksforskning
Johansson, Ingegerd (författare)
Umeå universitet,Institutionen för odontologi
Renstrom, Frida (författare)
Lund University,Lunds universitet,Umeå universitet,Enheten för biobanksforskning,Lund Univ, Dept Clin Sci, Genet & Mol Epidemiol Unit, Malmö, Sweden,Genetisk och molekylär epidemiologi,Forskargrupper vid Lunds universitet,Genetic and Molecular Epidemiology,Lund University Research Groups
Franks, Paul W. (författare)
Lund University,Lunds universitet,Umeå universitet,Medicin,Genomik, diabetes och endokrinologi,Forskargrupper vid Lunds universitet,Genetisk och molekylär epidemiologi,Genomics, Diabetes and Endocrinology,Lund University Research Groups,Genetic and Molecular Epidemiology
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2015-12-01
2016
Engelska.
Ingår i: Diabetologia. - : Springer Science and Business Media LLC. - 0012-186X .- 1432-0428. ; 59:3, s. 462-471
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Aims/hypothesis We compared the ability of genetic (established type 2 diabetes, fasting glucose, 2 h glucose and obesity variants) and modifiable lifestyle (diet, physical activity, smoking, alcohol and education) risk factors to predict incident type 2 diabetes and obesity in a population-based prospective cohort of 3,444 Swedish adults studied sequentially at baseline and 10 years later. Methods Multivariable logistic regression analyses were used to assess the predictive ability of genetic and lifestyle risk factors on incident obesity and type 2 diabetes by calculating the AUC. Results The predictive accuracy of lifestyle risk factors was similar to that yielded by genetic information for incident type 2 diabetes (AUC 75% and 74%, respectively) and obesity (AUC 68% and 73%, respectively) in models adjusted for age, age2 and sex. The addition of genetic information to the lifestyle model significantly improved the prediction of type 2 diabetes (AUC 80%; p = 0.0003) and obesity (AUC 79%; p < 0.0001) and resulted in a net reclassification improvement of 58% for type 2 diabetes and 64% for obesity. Conclusions/interpretation These findings illustrate that lifestyle and genetic information separately provide a similarly high degree of long-range predictive accuracy for obesity and type 2 diabetes.

Ämnesord

MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP  -- Klinisk medicin -- Endokrinologi och diabetes (hsv//swe)
MEDICAL AND HEALTH SCIENCES  -- Clinical Medicine -- Endocrinology and Diabetes (hsv//eng)

Nyckelord

Environment
Genes
Obesity
Predictors
Type 2 diabetes
LONG ER
1988
BIOMETRICS
V44
P837 lmud Philippa J.
2015
DIABETES
V64
P1830 llmans Gï¿œran
2003
Scandinavian journal of public health. Supplement
V61
P18 Development Core Team
2008
R: A language and environment for statistical computing
hansson I
2002
PUBLIC HEALTH NUTRITION
V5
P487 zaffarian Dariush
2008
CIRCULATION
V117
P3031 pert Committee on the Diagnosis and Classification of Diabetes Mellitus
2003
Diabetes Care
V26
PS5 ntaine-Bisson B.
2010
DIABETOLOGIA
V53
P2155

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy