HbA1c as a Predictor of Diabetes and as an Outcome in the Diabetes Prevention Program: A Randomized Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Glycated hemoglobin (HbA1c), a standard measure of chronic glycemia for managing diabetes, has been proposed to diagnose diabetes and identify people at risk. The Diabetes Prevention Program (DPP) was a 3.2-year randomized clinical trial of preventing type 2 diabetes with a 10-year follow-up study, the DPP Outcomes Study (DPPOS). We evaluated baseline HbA1c as a predictor of diabetes and determined the effects of treatments on diabetes defined by an HbA1c ≥6.5% (48 mmol/mol). RESEARCH DESIGN AND METHODS: We randomized 3,234 nondiabetic adults at high risk of diabetes to placebo, metformin, or intensive lifestyle intervention and followed them for the development of diabetes as diagnosed by fasting plasma glucose (FPG) and 2-h postload glucose (2hPG) concentrations (1997 American Diabetes Association [ADA] criteria). HbA1c was measured but not used for study eligibility or outcomes. We now evaluate treatment effects in the 2,765 participants who did not have diabetes at baseline according to FPG, 2hPG, or HbA1c (2010 ADA criteria). RESULTS: Baseline HbA1c predicted incident diabetes in all treatment groups. Diabetes incidence defined by HbA1c ≥6.5% was reduced by 44% by metformin and 49% by lifestyle during the DPP and by 38% by metformin and 29% by lifestyle throughout follow-up. Unlike the primary DPP and DPPOS findings based on glucose criteria, metformin and lifestyle were similarly effective in preventing diabetes defined by HbA1c. CONCLUSIONS: HbA1c predicted incident diabetes. In contrast to the superiority of the lifestyle intervention on glucose-defined diabetes, metformin and lifestyle interventions had similar effects in preventing HbA1c-defined diabetes. The long-term implications for other health outcomes remain to be determined.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».