Albuminuria and Kidney Function Independently Predict Cardiovascular and Renal Outcomes in Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
There are limited data regarding whether albuminuria and reduced estimated GFR (eGFR) are separate and independent risk factors for cardiovascular and renal events among individuals with type 2 diabetes. The Action in Diabetes and Vascular disease: preterAx and diamicroN-MR Controlled Evaluation (ADVANCE) study examined the effects of routine BP lowering on adverse outcomes in type 2 diabetes. We investigated the effects of urinary albumin-to-creatinine ratio (UACR) and eGFR on the risk for cardiovascular and renal events in 10,640 patients with available data. During an average 4.3-yr follow-up, 938 (8.8%) patients experienced a cardiovascular event and 107 (1.0%) experienced a renal event. The multivariable-adjusted hazard ratio for cardiovascular events was 2.48 (95% confidence interval 1.74 to 3.52) for every 10-fold increase in baseline UACR and 2.20 (95% confidence interval 1.09 to 4.43) for every halving of baseline eGFR, after adjustment for regression dilution. There was no evidence of interaction between the effects of higher UACR and lower eGFR. Patients with both UACR >300 mg/g and eGFR <60 ml/min per 1.73 m(2) at baseline had a 3.2-fold higher risk for cardiovascular events and a 22.2-fold higher risk for renal events, compared with patients with neither of these risk factors. In conclusion, high albuminuria and low eGFR are independent risk factors for cardiovascular and renal events among patients with type 2 diabetes.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».