Incidence and Risk Factors Involved in the Development of Nephropathy in Patients with Type 1 Diabetes Mellitus: Follow Up Since Onset
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Estimation of the incidence of nephropathy as well as potential risk factors involved in its onset in a cohort of patients with type 1 diabetes who were followed from diagnosis. METHODS: We studied 716 patients, who were followed for a mean (standard deviation [SD]) of 10.1 (SD: 5.3) years. We analyzed the influence of demographic characteristics and levels of glycated hemoglobin (A1C), lipids and blood pressure during the course of the disease by univariate and multivariate survival methods. RESULTS: The cumulative incidence of nephropathy was 2.6%, 6.3% and 11.9% at 5, 10 and 15 years of evolution, respectively. The factors associated with increased risk for nephropathy were systolic blood pressure and A1C levels. An increment of 10 mm Hg in systolic blood pressure increases the risk by 36%, and an increment of 1% in A1C levels raises the risk by 13% at 5 years since onset and 68% at 10 years, and it doubles the risk at 15 years. Women have higher risk than men (hazard ratio 1.79; p=0.024). CONCLUSIONS: Our study suggests that female gender and high levels of A1C and systolic blood pressure throughout the course of the disease are the main factors associated with an increased risk for development of nephropathy in patients with type 1 diabetes mellitus.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».