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Enregistrement W2409466816 · doi:10.1371/journal.pone.0155564

Peritoneal Dialysate Glucose Load and Systemic Glucose Metabolism in Non-Diabetics: Results from the GLOBAL Fluid Cohort Study

2016· article· en· W2409466816 sur OpenAlexafffund
Mark Lambie, James Chess, Jun-Young Do, Hyunjin Noh, Hi-Bahl Lee, Yong-Lim Kim, Angela Summers, Paul F. Williams, Sara N. Davison, Marc Dorval, Nick Topley, Simon Davies

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensDr. Georges-L.-Dumont University Hospital CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesKyungpook National University HospitalCambridge University HospitalsYeungnam UniversityKyungpook National UniversityUniversity of CambridgeBritish Renal SocietyUniversity of Alberta
Mots-clésMedicineInternal medicineDiabetes mellitusPeritoneal dialysisCarbohydrate metabolismCohortProspective cohort studyCohort studyProportional hazards modelGastroenterologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Glucose control is a significant predictor of mortality in diabetic peritoneal dialysis (PD) patients. During PD, the local toxic effects of intra-peritoneal glucose are well recognized, but despite large amounts of glucose being absorbed, the systemic effects of this in non-diabetic patients are not clear. We sought to clarify whether dialysate glucose has an effect upon systemic glucose metabolism. METHODS AND MATERIALS: We analysed the Global Fluid Study cohort, a prospective, observational cohort study initiated in 2002. A subset of 10 centres from 3 countries with high data quality were selected (368 incident and 272 prevalent non-diabetic patients), with multilevel, multivariable analysis of the reciprocal of random glucose levels, and a stratified-by-centre Cox survival analysis. RESULTS: The median follow up was 5.6 and 6.4 years respectively in incident and prevalent patients. On multivariate analysis, serum glucose increased with age (β = -0.007, 95%CI -0.010, -0.004) and decreased with higher serum sodium (β = 0.002, 95%CI 0.0005, 0.003) in incident patients and increased with dialysate glucose (β = -0.0002, 95%CI -0.0004, -0.00006) in prevalent patients. Levels suggested undiagnosed diabetes in 5.4% of prevalent patients. Glucose levels predicted death in unadjusted analyses of both incident and prevalent groups but in an adjusted survival analysis they did not (for random glucose 6-10 compared with <6, Incident group HR 0.92, 95%CI 0.58, 1.46, Prevalent group HR 1.42, 95%CI 0.86, 2.34). CONCLUSIONS: In prevalent non-diabetic patients, random glucose levels at a diabetic level are under-recognised and increase with dialysate glucose load. Random glucose levels predict mortality in unadjusted analyses, but this association has not been proven in adjusted analyses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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