Glycated haemoglobin (HbA<sub>1c</sub>) and fasting plasma glucose relationships in sea‐level and high‐altitude settings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Higher haemoglobin levels and differences in glucose metabolism have been reported among high‐altitude residents, which may influence the diagnostic performance of HbA 1c . This study explores the relationship between HbA 1c and fasting plasma glucose ( FPG ) in populations living at sea level and at an altitude of > 3000 m. Methods Data from 3613 Peruvian adults without a known diagnosis of diabetes from sea‐level and high‐altitude settings were evaluated. Linear, quadratic and cubic regression models were performed adjusting for potential confounders. Receiver operating characteristic ( ROC ) curves were constructed and concordance between HbA 1c and FPG was assessed using a Kappa index. Results At sea level and high altitude, means were 13.5 and 16.7 g/dl ( P > 0.05) for haemoglobin level; 41 and 40 mmol/mol (5.9% and 5.8%; P < 0.01) for HbA 1c ; and 5.8 and 5.1 mmol/l (105 and 91.3 mg/dl; P < 0.001) for FPG , respectively. The adjusted relationship between HbA 1c and FPG was quadratic at sea level and linear at high altitude. Adjusted models showed that, to predict an HbA 1c value of 48 mmol/mol (6.5%), the corresponding mean FPG values at sea level and high altitude were 6.6 and 14.8 mmol/l (120 and 266 mg/dl), respectively. An HbA 1c cut‐off of 48 mmol/mol (6.5%) had a sensitivity for high FPG of 87.3% (95% confidence interval (95% CI ) 76.5 to 94.4) at sea level and 40.9% (95% CI 20.7 to 63.6) at high altitude. Conclusion The relationship between HbA 1c and FPG is less clear at high altitude than at sea level. Caution is warranted when using HbA 1c to diagnose diabetes mellitus in this setting.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».