Circulating Vitamin D Metabolites and Kidney Disease in Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Impaired vitamin D metabolism may contribute to the development and progression of diabetic kidney disease. OBJECTIVE: The aim of the study was to test associations of circulating vitamin D metabolites with risks of incident microalbuminuria, impaired glomerular filtration rate (GFR), and hypertension in type 1 diabetes. DESIGN: We performed a cohort study of 1193 participants in the Diabetes Control and Complications Trial (DCCT), a randomized clinical trial of intensive diabetes therapy, and its observational follow-up, the Epidemiology of Diabetes Interventions and Complications (EDIC) Study. We measured plasma concentrations of 25-hydroxyvitamin D [25(OH)D], 1,25-dihydroxyvitamin D, and 24,25-dihydroxyvitamin D by mass spectrometry at the end of the DCCT and tested associations with incident microalbuminuria, impaired GFR, and hypertension over up to 16 yr of EDIC follow-up. RESULTS: At the time metabolites were measured, mean age was 32.4 yr; mean duration of diabetes, 7.5 yr; mean iothalamate GFR, 132.9 ml/min/1.73 m(2); and geometric mean albumin excretion rate, 11.8 mg/24 h. Over follow-up, 166 cases of microalbuminuria, 54 cases of impaired GFR, and 541 cases of hypertension were observed. Compared with 25(OH)D of at least 30 ng/ml, 25(OH)D below 20 ng/ml was associated with a 65% higher risk of microalbuminuria (95% confidence interval, 7 to 154%) in adjusted analyses. Low concentrations of 24,25-dihydroxyvitamin D, but not 1,25-dihydroxyvitamin D, were also associated with increased risk of microalbuminuria. No circulating vitamin D metabolite was associated with risk of impaired GFR or hypertension. CONCLUSIONS: Low plasma concentrations of 25(OH)D and 24,25-dihydroxyvitamin D are associated with increased risk of microalbuminuria in type 1 diabetes. In contrast, we did not find evidence linking impaired vitamin D metabolism to early GFR loss or the development of hypertension.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».