Analysis of Metabolic Parameters as Predictors of Risk in the RENAAL Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Metabolic factors such as glycemic control, hyperlipidemia, and hyperkalemia are important considerations in the treatment of patients with type 2 diabetes and nephropathy. In the RENAAL (Reduction of End Points in Type 2 Diabetes With the Angiotensin II Antagonist Losartan) study, losartan reduced renal outcomes in the patient population. This post hoc analysis of the RENAAL study reports the effects of losartan on selected metabolic parameters and assesses the relationship between baseline values of metabolic parameters and the primary composite end point or end-stage renal disease (ESRD). RESEARCH DESIGN AND METHODS: Glycemic control (HbA(1c)) and serum lipid, uric acid, and potassium levels were compared between the losartan and placebo groups over time, and baseline levels were correlated with the risk of reaching the primary composite end point (doubling of serum creatinine, ESRD, or death) or ESRD alone. RESULTS: Losartan did not adversely affect glycemic control or serum lipid levels. Losartan-treated patients had lower total (227.4 vs. 195.4 mg/dl) and LDL (142.2 vs. 111.7 mg/dl) cholesterol. Losartan was associated with a mean increase of up to 0.3 mEq/l in serum potassium levels; however, the rate of hyperkalemia-related discontinuation was similar between the placebo and losartan groups. Univariate analysis revealed that baseline total and LDL cholesterol and triglyceride levels were associated with increased risk of developing the primary composite end point. Similarly, total and LDL cholesterol were also associated with increased risk of developing ESRD. CONCLUSIONS: Overall, losartan was well tolerated by patients with type 2 diabetes and nephropathy and was associated with a favorable effect on the metabolic profile of this population.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».