Glycemic variability is associated with subclinical atherosclerosis in Chinese type 2 diabetic patients
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».