Urinary markers of renal inflammation in adolescents with Type 1 diabetes mellitus and normoalbuminuria
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Patients with the highest albumin:creatinine ratio within the normal range are at an increased risk for developing microalbuminuria. The mechanistic basis for this is unknown, but may be related to renal inflammation. Our goal was to characterize the urinary excretion of cytokines/chemokines in normoalbuminuric adolescents with Type 1 diabetes to determine whether higher range normoalbuminuria is associated with evidence of renal inflammation. METHODS: Forty-two urinary cytokines/chemokines were measured in subjects who were screened for the Adolescent Type 1 Diabetes Cardio-Renal Intervention Trial. Urinary cytokines/chemokines were compared across low (n = 50), middle (n = 50) or high (n = 50) albumin:creatinine ratio tertile groups. RESULTS: At baseline, participants in the upper tertile were younger and had shorter diabetes duration compared with the other groups. Other clinical characteristics were similar. Urinary levels of interleukin 6, interleukin 8, platelet-derived growth factor-AA and RANTES differed across albumin:creatinine ratio tertiles, with higher values in patients in the middle and high tertiles compared with the lower tertile (ANCOVA P ≤ 0.01). CONCLUSIONS: Within the normal albumin:creatinine ratio range, higher urinary albumin excretion is associated with elevated urinary levels of inflammatory markers. Ultimately, this may provide mechanistic insights into disease pathophysiology and stratify the risk of nephropathy in Type 1 diabetes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».