Electrocardiographic Abnormalities and Cardiovascular Disease Risk in Type 1 Diabetes: The Epidemiology of Diabetes Interventions and Complications (EDIC) Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We examined the association between the prevalence and incidence of electrocardiographic (ECG) abnormalities and the development of cardiovascular disease (CVD) in patients with type 1 diabetes, among whom these ECG abnormalities are common. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We conducted a longitudinal cohort study involving 1,306 patients with type 1 diabetes (mean age 35.5 ± 6.9 years; 47.7% female) from the Diabetes Control and Complications Trial/Epidemiology of Diabetes Interventions and Complications (DCCT/EDIC) Study. ECG abnormalities were defined by the Minnesota Code ECG classification as major, minor, or no abnormality. CVD events were defined as the first occurrence of myocardial infarction, stroke, confirmed angina, coronary artery revascularization, congestive heart failure, or death from any CVD. RESULTS: During a median follow-up of 19 years, 155 participants (11.9%) developed CVD events. In multivariable Cox proportional hazard models adjusted for demographics and potential confounders, the presence of any major ECG abnormalities as a time-varying covariate was associated with a more than twofold increased risk of CVD events (hazard ratio [HR] 2.10 [95% CI 1.26, 3.48] vs. no abnormality/normal ECG, and 2.19 [1.46, 3.29] vs. no major abnormality). Also, each visit (year) at which the diagnosis of major ECG abnormality was retained was associated with a 30% increased risk of CVD (HR 1.30 [95% CI 1.14, 1.48]). The presence of minor ECG abnormalities was not associated with a significant increase in CVD risk. CONCLUSIONS: The presence of major ECG abnormalities is associated with an increased risk of CVD in patients with type 1 diabetes. This suggests a potential role for ECG screening in patients with type 1 diabetes to identify individuals at risk for CVD.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».