Association Between Glycated Haemoglobin and the Risk of Congestive Heart Failure in Diabetes Mellitus: Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical trials to date have not provided definitive evidence regarding the effects of glucose lowering on the incidence of congestive heart failure (CHF). We synthesized available prospective epidemiological data on the association between glycaemia measured by haemoglobin A(1c) (HbA(1c)) and incident CHF in individuals with diabetes. METHODS AND RESULTS: We searched electronic databases and reference lists of selected articles for relevant prospective epidemiological studies. We abstracted data from relevant studies using standardized forms and obtained additional data from investigators when required. We pooled study-specific relative risk estimates using random-effects model meta-analysis. Of the 1044 citations identified, we included 10 studies comprising 178 929 participants with diabetes and 14 176 incident CHF cases. Five studies included only patients with type 2 diabetes, four studies had predominantly patients with type 2 diabetes, and one study included only patients with type 1 diabetes. All studies except one showed an increased risk of CHF with higher HbA(1c). The overall adjusted risk ratio (RR) for CHF was 1.15 [95% confidence interval (CI) 1.10-1.21] for each percentage point higher HbA(1c). There was substantial heterogeneity across the 10 studies (I(2): 83%; 95% CI 69-91%; P < 0.001) not explained by available study-level characteristics such as study design or average HbA(1c) level. In seven studies reporting RRs with more than one degree of adjustment, the association was minimally altered after adjustment for several cardiovascular risk factors. CONCLUSIONS: In observational studies of individuals with diabetes, a higher HbA(1c) level was associated with a significantly increased incidence of CHF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».