Relationship Between A1C and Fasting Plasma Glucose in Dysglycemia or Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A1C measurement has advantages over measures of plasma glucose. Few studies have evaluated the A1C-fasting plasma glucose (FPG) relationship and whether oral antidiabetes drugs (OADs) and ethnic or geographic variations affect the relationship. Baseline A1C and FPG data from the Outcome Reduction with Initial Glargine Intervention (ORIGIN) trial participants were analyzed to 1) elucidate the relationship between A1C and FPG in people with moderate dysglycemia (A1C 5.6-9.0% [38-75 mmol/mol]) and additional risk factors for cardiovascular disease, 2) determine whether this relationship is altered by use of an OAD, and 3) study whether geographic and ethnic differences exist. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Analysis was performed of 12,527 participants with dysglycemia or early type 2 diabetes recruited in North America, South America, Europe, Australia, and Asia who comprised white, Latin American, Asian, black, and other ethnicities. The A1C-FPG relationships were analyzed using cubic B spline curves in all participants and in subgroups not using an OAD or using an OAD and comprising persons of different ethnic or geographic origin. RESULTS: A strong relationship between FPG in the range of 5.6-9.0 mmol/L and the corresponding A1C was seen across different geographic regions and ethnic groups. A smaller increase in A1C per unit increase in FPG occurred for persons taking an OAD versus those not taking an OAD. CONCLUSIONS: The strong relationship between A1C and FPG in moderate dysglycemia is not significantly affected by ethnic or geographic differences. Use of an OAD alters the relationship and should be considered when interpreting A1C level.
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 | 0,000 | 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 ».