Validation of the BETA-2 Score: An Improved Tool to Estimate Beta Cell Function After Clinical Islet Transplantation Using a Single Fasting Blood Sample
Notice bibliographique
Résumé
The beta score, a composite measure of beta cell function after islet transplantation, has limited sensitivity because of its categorical nature and requires a mixed-meal tolerance test (MMTT). We developed a novel score based on a single fasting blood sample. The BETA-2 score used stepwise forward linear regression incorporating glucose (in millimoles per liter), C-peptide (in nanomoles per liter), hemoglobin A1c (as a percentage) and insulin dose (U/kg per day) as continuous variables from the original beta score data set (n = 183 MMTTs). Primary and secondary analyses assessed the score's ability to detect glucose intolerance (90-min MMTT glucose ≥8 mmol/L) and insulin independence, respectively. A validation cohort of islet transplant recipients (n = 114 MMTTs) examined 12 mo after transplantation was used to compare the score's ability to detect these outcomes. The BETA-2 score was expressed as follows (range 0-42): [Formula: see text] A score <20 and ≥15 detected glucose intolerance and insulin independence, respectively, with >82% sensitivity and specificity. The BETA-2 score demonstrated greater discrimination than the beta score for these outcomes (p < 0.05). Using a fasting blood sample, the BETA-2 score estimates graft function as a continuous variable and shows greater discrimination of glucose intolerance and insulin independence after transplantation versus the beta score, allowing frequent assessments of graft function. Studies examining its utility to track long-term graft function are required.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».