Zinc Transporter-8 Autoantibodies Improve Prediction of Type 1 Diabetes in Relatives Positive for the Standard Biochemical Autoantibodies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We assessed diabetes risk associated with zinc transporter-8 antibodies (ZnT8A), islet cell antibodies (ICA), and HLA type and age in relatives of people with type 1 diabetes with the standard biochemical autoantibodies (BAA) to insulin (IAA), GAD65 (GAD65A), and/or insulinoma-associated protein 2 antigen (IA-2A). RESEARCH DESIGN AND METHODS: For this analysis, 2,256 relatives positive for at least one BAA, of whom 142 developed diabetes, were tested for ZnT8A, ICA, and HLA genotype followed by biannual oral glucose tolerance tests. ZnT8A were also tested in 911 randomly chosen antibody-negative relatives. RESULTS: ZnT8A were associated with the other BAA (548 of 2,256 [24.3%] BAA(+) vs. 8 of 911 [0.8%] BAA(-), P < 0.001) and BAA number (177 of 1,683 [10.5%] single-, 221 of 384 [57.6%] double-, and 150 of 189 [79.4%] triple-BAA positivity, P < 0.001). The 4-year diabetes risk was higher in single BAA(+) relatives with ZnT8A than ZnT8A(-) relatives (31 vs. 7%, P < 0.001). In multivariable analysis, age ≤ 20 years (hazard ratio 2.13, P = 0.03), IA-2A (2.15, P = 0.005), IAA (1.73, P = 0.01), ICA (2.37, P = 0.002), and ZnT8A (1.87, P = 0.03) independently predicted diabetes, whereas HLA type (high and moderate vs. low risk) and GAD65A did not (P = 0.81 and 0.86, respectively). CONCLUSIONS: In relatives with one standard BAA, ZnT8A identified a subset at higher diabetes risk. ZnT8A predicted diabetes independently of ICA, the standard BAA, age, and HLA type. ZnT8A should be included in type 1 diabetes prediction and prevention studies.
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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 ».