Clinical and Technical Factors Associated with Skin Intrinsic Fluorescence in Subjects with Type 1 Diabetes from the Diabetes Control and Complications Trial/Epidemiology of Diabetes Interventions and Complications Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Diabetes Control and Complications Trial (DCCT)/Epidemiology of Diabetes Interventions and Complications(EDIC) studies have established multiyear mean hemoglobin A1c (HbA1c) as predictive of microvascular complications in persons with type 1 diabetes. However, multiyear mean HbA1c is not always available in the clinical setting. Skin advanced glycation end products (AGEs) are thought to partially reflect effects of hyperglycemia over time, and measurement of skin AGEs might be a surrogate for multiyear mean HbA1c. As certain AGEs fluoresce and skin fluorescence has been demonstrated to correlate with the concentration of skin AGEs, noninvasive measurement by skin intrinsic fluorescence(SIF) facilitates the exploration of the association of mean HbA1c and other clinical/technical factors with SIF using the detailed phenotypic database available in DCCT/EDIC. SUBJECTS AND METHODS: Of the subjects, 1,185 (53% male) had measurements of SIF during years 16/17 of EDIC with mean age and diabetes duration of 51.5 and 29.8 years, respectively. SIF measurements were obtained on the underside of the forearm near the elbow using a skin fluorescence spectrometer. Demographic data and health history were self-reported, and an annual standardized examination measured clinical status. Linear regression models were constructed to identify significant clinical and technical factors associated with SIF, and the final models only used factors that were significant. RESULTS: SIF ranged from 8.7 to 54.0 arbitrary units and was log-normally distributed. Log(SIF) correlated more with mean HbA1c as the time period increased. In multivariate analyses log(SIF) was significantly associated with mean HbA1c, age,estimated glomerular filtration rate < 60mL/min/m2, smoking status, skin tone, and clinic latitude <37 N. CONCLUSIONS: SIF reflects age, mean HbA1c over time, smoking, and renal damage, which are known risk factors for diabetes complications.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».