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Enregistrement W2146827066 · doi:10.1186/1475-2840-12-15

Glycemic variability is associated with subclinical atherosclerosis in Chinese type 2 diabetic patients

2013· article· en· W2146827066 sur OpenAlexaff
Yifei Mo, Jian Zhou, Mei Li, Yuwei Wang, Yuqian Bao, Xiaojing Ma, Li Ding, Wei Lu, Cheng Hu, Ming‐Hua Li, Weiping Jia

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Diabetology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Disease Prevention
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesShanghai Rising-Star ProgramNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineGlycemicInternal medicineDiabetes mellitusCardiologySubclinical infectionType 2 diabetesAngiologyType 2 Diabetes MellitusIntima-media thicknessGlycated hemoglobinBlood pressureType 1 diabetesStenosisEndocrinologyInsulinCarotid arteries

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The contribution of glycemic variability to macrovascular complications remains unclear. We therefore investigated the association between glycemic variability and cervical and/or intracranial atherosclerosis in Chinese type 2 diabetic patients. METHODS: We conducted a cross-sectional study in 216 type 2 diabetic patients with a hemoglobin A1c of 8.3 ± 1.7% and a median diabetes duration of 9.0 years. The standard deviation of blood glucose values (SDBG) and the mean amplitude of glycemic excursion (MAGE) were calculated from continuous glucose monitoring system data for assessing glycemic variability while 24h mean blood glucose (MBG) was calculated for measuring overall blood glucose level. Magnetic resonance angiography (MRA) was used to detect cervical and/or intracranial plaque, and ultrasonography was used to quantify carotid intima-media thickness (IMT) as an index of subclinical atherosclerosis. RESULTS: One hundred and fifty-three patients (70.8%) presented with cervical and/or intracranial lesions on MRA among 216 patients in the study. Elder age, increased systolic blood pressure, increased MBG and elevated low density lipoprotein cholesterol were independent contributors to plaque formation. In patients without stenosis (n = 63), SDBG (r = 0.412, P = 0.001) and MAGE (r = 0.365, P = 0.005) were both correlated with carotid IMT and these relationships remained significant in multiple linear regression analysis (multiple R2 = 0.314 for the model including SDBG and multiple R2 = 0.268 for the model including MAGE). However, SDBG and MAGE were not significantly different among patients with different stenosis degrees. CONCLUSIONS: Glycemic variability is associated with subclinical atherosclerosis in Chinese type 2 diabetic patients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations68
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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