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Enregistrement W2734964899 · doi:10.1056/nejmoa1703518

ACE Inhibitors and Statins in Adolescents with Type 1 Diabetes

2017· letter· en· W2734964899 sur OpenAlexafffund
M. Loredana Marcovecchio, Scott T. Chiesa, Simon Bond, Denis Daneman, Sarah Dawson, Kim C. Donaghue, Timothy W. Jones, Farid H. Mahmud, Sally M. Marshall, H. A. W. Neil, R. Neil Dalton, John Deanfield, David B. Dunger

Notice bibliographique

RevueNew England Journal of Medicine · 2017
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensSt. Thomas HospitalSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBreakthrough T1D CanadaNIHR Cambridge Biomedical Research CentreHospital for Sick ChildrenUniversity College LondonUniversity of CambridgeDiabetes UKNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMicroalbuminuriaMedicineInternal medicineAlbuminuriaACE inhibitorEndocrinologyType 2 diabetesDiabetes mellitusRenal functionCreatinineStatinAngiotensin-converting enzymeContext (archaeology)Blood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Among adolescents with type 1 diabetes, rapid increases in albumin excretion during puberty precede the development of microalbuminuria and macroalbuminuria, long-term risk factors for renal and cardiovascular disease. We hypothesized that adolescents with high levels of albumin excretion might benefit from angiotensin-converting-enzyme (ACE) inhibitors and statins, drugs that have not been fully evaluated in adolescents. METHODS: We screened 4407 adolescents with type 1 diabetes between the ages of 10 and 16 years of age and identified 1287 with values in the upper third of the albumin-to-creatinine ratios; 443 were randomly assigned in a placebo-controlled trial of an ACE inhibitor and a statin with the use of a 2-by-2 factorial design minimizing differences in baseline characteristics such as age, sex, and duration of diabetes. The primary outcome for both interventions was the change in albumin excretion, assessed according to the albumin-to-creatinine ratio calculated from three early-morning urine samples obtained every 6 months over 2 to 4 years, and expressed as the area under the curve. Key secondary outcomes included the development of microalbuminuria, progression of retinopathy, changes in the glomerular filtration rate, lipid levels, and measures of cardiovascular risk (carotid intima-media thickness and levels of high-sensitivity C-reactive protein and asymmetric dimethylarginine). RESULTS: The primary outcome was not affected by ACE inhibitor therapy, statin therapy, or the combination of the two. The use of an ACE inhibitor was associated with a lower incidence of microalbuminuria than the use of placebo; in the context of negative findings for the primary outcome and statistical analysis plan, this lower incidence was not considered significant (hazard ratio, 0.57; 95% confidence interval, 0.35 to 0.94). Statin use resulted in significant reductions in total, low-density lipoprotein, and non-high-density lipoprotein cholesterol levels, in triglyceride levels, and in the ratio of apolipoprotein B to apolipoprotein A1, whereas neither drug had significant effects on carotid intima-media thickness, other cardiovascular markers, the glomerular filtration rate, or progression of retinopathy. Overall adherence to the drug regimen was 75%, and serious adverse events were similar across the groups. CONCLUSIONS: The use of an ACE inhibitor and a statin did not change the albumin-to-creatinine ratio over time. (Funded by the Juvenile Diabetes Research Foundation and others; AdDIT ClinicalTrials.gov number, NCT01581476 .).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,600
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations110
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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