6.3 DETERMINING EARLY CARDIOVASCULAR RISK PROFILES IN PAEDIATRIC RHEUMATIC DISEASE
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To investigate, longitudinally, whether increases in markers of inflammation (CRP, sICAM-1) and endothelial dysfunction (sICAM-1, sVCAM-1) are associated with and precede the increase in pulse pressure (PP) in individuals with type-1 diabetes (DM1).Methods: Inception cohort of 277 DM1 patients (114 women; mean age at diagnosis: 27.5 AE 13.8 yrs) who were consecutively admitted, upon diagnosis, between Sep'79-Aug'84 to an outpatient diabetic clinic (Gentofte, Denmark).Throughout a follow-up period of >20 yrs, patients' PP, other risk factors, and CRP, sICAM-1 and sVCAM-1 were measured repeatedly (at 3-4 months intervals).Associations were analysed with generalized estimating equations (GEEs) and adjusted for sex, age at diagnosis, smoking, anti-hypertensive treatment and MAP.Results: PP increased by 0.53 mmHg/yr, CRP by 0.033 mg/L/yr, sICAM-1 by 1.8 ng/ml/yr and sVCAM-1 by 1.8 ng/ml/yr over the 20-yr longitudinal period (all p < 0.001).Higher levels of ln-CRP, sICAM-1 and sVCAM-1 were all significantly associated with higher levels of PP: 0.53 mmHg (95%CI: 0.05-1.00),1.09 mmHg (0.53-1.66) and 0.94 mmHg (0.40-1.48) per SD increase in marker, respectively.In addition, levels of sICAM-1 and sVCAM-1, but not ln-CRP, at any time point, were also associated with increases in PP occurring in the 2 yrs thereafter: 0.56 mmHg (0.18-0.94), 0.53 mmHg (0.17-0.90) and -0.01 mmHg (-0.38-0.35)per SD increase in marker, respectively.Adjustments for other risk factors did not change these associations.Conclusion: Life-course increases in low-grade inflammation/endothelial dysfunction are associated with and precede increases in PP, supporting the view of their involvement in the development of premature arterial stiffening in diabetes.6.
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 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 | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».