血液グルコース分布における二峰性：それは普遍的ですか？

目的：糖尿病と肥満の有病率が高いいくつかの集団で、血糖（BG）分布における二峰性が実証されています。しかし、他の人口研究では双子性が見られなかったため、その普遍性に疑問が寄せられていました。この質問は、マレー語、中国人、インド人、そしてボルネオの先住民の4人の民族集団で取り組んでいます。 研究の設計と方法：1996年にマレーシアで国民健康調査が実施されました。> 30歳の合計18,397人の被験者は、チャレンジ後のBG測定値を採用しました。BGがバイモーダル分布と一致しているかどうかをテストするために、年齢と民族グループごとにデータへの2つの通常の分布の混合と同様に、単峰性の正常分布と歪んだ分布を適合させました。 結果：糖尿病の年齢特有の有病率は、1.3〜26.3％まで変化しました。すべての民族/年齢層で、バイモーダルモデルはログBGデータをより適切に適合させました（尤度比テスト、すべてのP値<0.001）。 結論：BG分布における二峰性は、糖尿病と肥満の有病率が非常に低い集団でも実証可能です。不十分なサンプルサイズ、既知の糖尿病の治療によるバイアス、およびサンプルに1型糖尿病の被験者を含めるため、不十分なサンプルサイズ、バイアスのために、単モダリティが2番目のモードを検出できなかったことが判明した以前の研究がありました。バイモダリティは、糖尿病が連続的に分布した測定の任意に定義された極端な端ではなく、明確なエンティティであることを意味します。

OBJECTIVE: Bimodality in blood glucose (BG) distribution has been demonstrated in several populations with a high prevalence of diabetes and obesity. However, other population studies had not found bimodality, thus casting doubt on its universality. We address this question in four ethnic populations-namely Malay, Chinese, Indian, and the indigenous people of Borneo. RESEARCH DESIGN AND METHODS: A national health survey was conducted in Malaysia in 1996. A total of 18,397 subjects aged > or =30 years had post-challenge BG measurements taken. To test whether BG was consistent with a bimodal distribution, we fitted unimodal normal and skewed distribution as well a mixture of two normal distributions to the data by age and ethnic groups. RESULTS: Age-specific prevalence of diabetes varied from 1.3 to 26.3%. In all ethnic/age groups, the bimodal model fitted the log BG data better (likelihood ratio tests, all P values <0.001). CONCLUSIONS: Bimodality in BG distribution is demonstrable even in populations with a very low prevalence of diabetes and obesity. Previous studies that found unimodality had failed to detect the second mode because of inadequate sample size, bias due to treatment of subjects with known diabetes, and inclusion of subjects with type 1 diabetes in the sample. Bimodality implies that diabetes is a distinct entity rather than an arbitrarily defined extreme end of a continuously distributed measurement.