A lipid-parameter-based index for estimating insulin sensitivity and identifying insulin resistance in a healthy population

AimInsulin resistance needs to be identified as early as possible in its development to allow targeted prevention programmes. Therefore, we compared various fasting surrogate indices for insulin sensitivity using the euglycaemic insulin clamp in an attempt to develop the most appropriate method for assessing insulin resistance in a healthy population.MethodsGlucose, insulin, proinsulin, glucagon, glucose tolerance, fasting lipids, liver enzymes, blood pressure, anthropometric parameters and insulin sensitivity (Mffm/I) using the euglycaemic insulin clamp were obtained for 70 normoglycaemic non-obese individuals. Spearman’s rank correlations were used to examine the association between Mffm/I and various fasting surrogate indices of insulin sensitivity. A regression model was used to determine the weighting for each variable and to derive a formula for estimating insulin resistance. The clinical value of the surrogate indices and the new formula for identifying insulin-resistant individuals was evaluated by the use of receiver operating characteristic (ROC) curves.ResultsThe variables that best predicted insulin sensitivity were the HDL-to-total cholesterol ratio, the fasting NEFA and fasting insulin. The use of the lipid-parameter-based formula Mffm/I = 12 × [2.5 × (HDL-c/total cholesterol) − NEFA] – fasting insulin appeared to have high clinical value in predicting insulin resistance. The correlation coefficient between Mffm/I and the new fasting index was higher than those with the most commonly used fasting surrogate indices for insulin sensitivity.ConclusionA lipid-parameter-based index using fasting samples provides a simple means of screening for insulin resistance in the healthy population.

RésuméButL’insulinorésistance doit être identifiée précocement de manière à cibler les populations pouvant bénéficier de stratégies préventives. En conséquence, nous avons comparé, dans une population saine, divers index d’insulinosensibilité/résistance avec le clamp euglycémique hyperinsulinémique et nous avons essayé de développer la méthode la plus appropriée pour dépister l’insulinorésistance dans une telle population.MéthodesLa glycémie, l’insulinémie, la tolérance au glucose, le bilan lipidique, le bilan hépatique, la pression artérielle, les paramètres anthropométriques et la sensibilité à l’insuline (Mffm/I) quantifiée par le clamp euglycémique hyperinsulinémique, ont été obtenus pour 70 sujets normoglycémiques et non obèses. Le test de rang de Spearman a été utilisé pour déterminer les corrélations entre Mffm/I et les index d’insulinosensibilité. Un modèle de régression a été utilisé pour déterminer le poids de chaque variable et dériver une formule estimant au mieux l’insulinorésistance. La valeur clinique des index et de cette nouvelle formule pour identifier les sujets insulinorésistants a été évaluée par une analyse receiver operating characteristic (ROC).RésultatsLes variables les plus utiles pour la prédiction de la sensibilité à l’insuline dans notre population saine sont le rapport HDL sur cholestérol total, le niveau d’acides gras libres plasmatique et l’insulinémie à jeun. La formule fondée sur les paramètres lipidiques : [M ffm/I = 12 × (2,5 × (HDL-c/total cholesterol) – AGL) – Insulinémie à jeun] présente une forte valeur clinique prédictive de l’insulinorésistance. Le coefficient de corrélation entre Mffm/I et ce nouvel index est plus élevé que ceux des index habituellement utilisés pour estimer la sensibilité à l’insuline.ConclusionUn index fondé sur des paramètres lipidiques à jeun est un moyen simple de réaliser un dépistage de l’insulinorésistance dans une population considérée comme saine.