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Enregistrement W2043423148 · doi:10.1503/cmaj.081545

Effect of interactions between C peptide levels and insulin treatment on clinical outcomes among patients with type 2 diabetes mellitus

2009· article· en· W2043423148 sur OpenAlexvenueno aff
G. T.C. Ko, Wing Yan So, Peter C.Y. Tong, Juliana C.N. Chan, Shuicheng Yan, Ronald C.W., Alice P.S. Kong, Risa Ozaki, C. Y. Yeung, C. C. Chow

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInsulinInternal medicineCohortC-peptideDiabetes mellitusType 2 diabetesType 2 Diabetes MellitusEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A recently halted clinical trial showed that intensive treatment of type 2 diabetes mellitus was associated with increased mortality. Given the phenotypic heterogeneity of diabetes, therapy targeted at insulin status may maximize benefits and minimize harm. METHODS: In this longitudinal cohort study, we followed 503 patients with type 2 diabetes who were free of cardiovascular disease from 1996 until data on mortality and cardiovascular outcomes were censored in 2005. Phenotype-targeted therapy was defined as use of insulin therapy in patients with a fasting plasma C peptide level of 0.2 nmol/L or less and no insulin therapy in patients with higher C peptide levels. RESULTS: The mean age of the cohort was 54.4 (standard deviation 13.1) years, and 56% were women. The mean duration of diabetes was 4.6 years (range 0-35.9 years). Of the 503 patients, 110 (21.9%) had a low C peptide level and 111 (22.1%) were given insulin. Based on their C peptide status, 338 patients (67.2%) received phenotype-targeted therapy (non-insulin-treated, high C peptide level [n = 310] or insulin-treated, low C peptide level [n = 28]), and 165 patients (32.8%) received non-phenotype-targeted therapy (non-insulin-treated, low C peptide level [n = 82] or insulin-treated, high C peptide level [n = 83]). Compared with the insulin-treated, low-C-peptide referent group, the insulin-treated, high-C-peptide group was at a significantly higher risk of cardiovascular events (hazard ratio [HR] 2.85, p = 0.049) and death (HR 3.43, p = 0.043); the risk was not significantly higher in the other 2 groups. These differences were no longer significant after adjusting for age, sex and diabetes duration. INTERPRETATION: Patients with low C peptide levels who received insulin had the best clinical outcomes. Patients with normal to high C peptide levels who received insulin had the worst clinical outcomes. The results suggest that phenotype-targeted insulin therapy may be important in treating diabetes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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