A Multi-Year Analysis of Islet Transplantation Compared With Intensive Medical Therapy on Progression of Complications in Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We hypothesized that transplantation of islets into type 1 diabetics could improve outcomes of glucose metabolism, renal function, retinopathy, and neuropathy compared with intensive medical therapy. METHODS: We conducted a prospective, crossover, cohort study of intensive medical therapy (group 1) versus islet cell transplantation (group 2) in 42 patients. All were enrolled in group 1 then 31 crossed over with group 2 when islet donation became available. Transplantation was performed by portal venous embolization of more than 12,000 islet equivalents/kg body weight under cover of immunosuppression with antithymocyte globulin, tacrolimus, and mycophenolate. Outcome measures were HbA1c, change in glomerular filtration rate (GFR), progression of retinopathy, and change in nerve conduction velocity. This report details interim analysis of outcomes after 34+/-18 months (group 1) and 38+/-18 months (group 2). RESULTS: HbA1c (%) in group 1 was 7.5+/-0.9 versus 6.6+/-0.7 in group 2 (P<0.01). GFR (mL/min/month) declined in both groups (group 1 -0.45+/-0.7 vs. group 2 -0.12+/-0.7, P=0.1). Slope of the GFR decline in group 1 was significantly more than 0. Retinopathy progressed in 10 of 82 eyes in group 1 versus 0 of 51 in group 2 (P<0.01). Nerve conduction velocity (m/sec) remained stable in group 1 (47.8+/-5 to 47.1+/-5 m/sec) and group 2 (47.2+/-4.5 to 47.7+/-3.5). CONCLUSION: Islet transplantation yields improved HbA1c and less progression of retinopathy compared with intensive medical therapy during 3 years follow-up.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».