Pre-transplantation glucose testing for predicting new-onset diabetes mellitus after renal transplantation.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: New-onset diabetes after renal transplantation (NODAT) adversely affects graft and patient survival. However, NODAT risk based on pre-transplant blood glucose (BG) levels has not been defined. Our goal was to identify the best pre-transplant testing method and cut-off values. MATERIALS AND METHODS: We performed a case-control analysis of non-diabetic recipients who received a live donor allograft with at least 6 months post-transplant survival. Pre-transplant glucose abnormalities were excluded through 75 g oral glucose tolerance testing (OGTT) and random BG (RBG) measurement. NODAT was defined based on 2003 Canadian Diabetes Association criteria. Multivariate logistic and Cox regression analysis was performed to determine independent predictor variables for NODAT. Receiver-operating-characteristic (ROC) curves were constructed to determine threshold BG values for diabetes risk. RESULTS: 151 recipients met initial entry criteria. 12 had pre-transplant impaired fasting glucose and/or impaired glucose tolerance, among who 7 (58%) developed NODAT. In the remaining 139, 24 (17%) developed NODAT. NODAT risk exceeded 25% for those with pre-transplant RBG > 6.0 mmol/l and 50% if > 7.2 mmol/l. Pre-transplant RBG provided the highest AUC (0.69, p = 0.002) by ROC analysis. Increasing age (p = 0.025), acute rejection (p = 0.011), and RBG > 6.0 mmol/l (p = 0.001) were independent predictors of NODAT. CONCLUSION: Pre-transplant glucose testing is a specific marker for NODAT. Patients can be counseled of their incremental risk even within the normal BG range if the OGTT is normal.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».