The Effect of Intensive Glycemic Treatment on Coronary Artery Calcification in Type 1 Diabetic Participants of the Diabetes Control and Complications Trial/Epidemiology of Diabetes Interventions and Complications (DCCT/EDIC) Study
Notice bibliographique
Résumé
The Epidemiology of Diabetes Interventions and Complications (EDIC) study, an observational follow-up of the Diabetes Control and Complications Trial (DCCT) type 1 diabetes cohort, measured coronary artery calcification (CAC), an index of atherosclerosis, with computed tomography (CT) in 1,205 EDIC patients at approximately 7-9 years after the end of the DCCT. We examined the influence of the 6.5 years of prior conventional versus intensive diabetes treatment during the DCCT, as well as the effects of cardiovascular disease risk factors, on CAC. The prevalences of CAC >0 and >200 Agatston units were 31.0 and 8.5%, respectively. Compared with the conventional treatment group, the intensive group had significantly lower geometric mean CAC scores and a lower prevalence of CAC >0 in the primary retinopathy prevention cohort, but not in the secondary intervention cohort, and a lower prevalence of CAC >200 in the combined cohorts. Waist-to-hip ratio, smoking, hypertension, and hypercholesterolemia, before or at the time of CT, were significantly associated with CAC in univariate and multivariate analyses. CAC was associated with mean HbA(1c) (A1C) levels before enrollment, during the DCCT, and during the EDIC study. Prior intensive diabetes treatment during the DCCT was associated with less atherosclerosis, largely because of reduced levels of A1C during the DCCT.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».