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Enregistrement W2735708922 · doi:10.1371/journal.pone.0180964

Plasma bradykinin and early diabetic nephropathy lesions in type 1 diabetes mellitus

2017· article· en· W2735708922 sur OpenAlexfundno aff
Kevin M. Wheelock, Jian Cai, Helen C. Looker, Michael L. Merchant, Robert G. Nelson, Gudeta D. Fufaa, E. Jennifer Weil, Harold I. Feldman, Ramachandran S. Vasan, Paul L. Kimmel, Brad H. Rovin, Michael Mauer, Jon B. Klein

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoagulation, Bradykinin, Polyphosphates, and Angioedema
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, San FranciscoMcGill UniversityUniversity of LouisvilleNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesJohns Hopkins UniversityHarvard UniversityCincinnati Children's Hospital Medical CenterOhio State UniversityUniversity of PennsylvaniaSchool of Medicine, Boston UniversityNorthwestern UniversityUniversity of TorontoBrigham and Women's HospitalKaiser PermanenteUniversity of MinnesotaTufts Medical CenterAmerican Society of Nephrology
Mots-clésBradykininDiabetic nephropathyLosartanRenal functionEndocrinologyInternal medicineMedicineDiabetes mellitusEnalaprilACE inhibitorUrologyAngiotensin IIAngiotensin-converting enzymeBlood pressureReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine the association of bradykinin and related peptides with the development of diabetic nephropathy lesions in 243 participants with type 1 diabetes (T1D) from the Renin-Angiotensin System Study who, at baseline, were normoalbuminuric, normotensive and had normal or increased glomerular filtration rate (GFR). DESIGN: Plasma concentrations of bradykinin and related peptides were measured at baseline by quantitative mass spectrometry. All participants were randomly assigned at baseline to receive placebo, enalapril or losartan during the 5 years between kidney biopsies. Kidney morphometric data were available from kidney biopsies at baseline and after 5 years. Relationships of peptides with changes in morphometric variables were assessed using multiple linear regression after adjustment for age, sex, diabetes duration, HbA1c, mean arterial pressure, treatment assignment and, for longitudinal analyses, baseline structure. RESULTS: Baseline median albumin excretion rate of study participants was 5.0 μg/min, and mean GFR was 128 mL/min/1.73 m2. After multivariable adjustment, higher plasma concentration of bradykinin (1-8) was associated with greater glomerular volume (partial r = 0.191, P = 0.019) and total filtration surface area (partial r = 0.211, P = 0.010), and higher bradykinin (1-7) and hyp3-bradykinin (1-7) were associated with lower cortical interstitial fractional volume (partial r = -0.189, P = 0.011; partial r = -0.164, P = 0.027 respectively). In longitudinal analyses, higher bradykinin was associated with preservation of surface density of the peripheral glomerular basement membrane (partial r = 0.162, P = 0.013), and for participants randomized to losartan, higher hyp3-bradykinin (1-8) was associated with more limited increase in cortical interstitial fractional volume (partial r = -0.291, P = 0.033). CONCLUSIONS: Higher plasma bradykinin and related peptide concentrations measured before clinical onset of diabetic nephropathy in persons with T1D were associated with preservation of glomerular structures, suggesting that elevations of these kinin concentrations may reflect adaptive responses to early renal structural changes in diabetic nephropathy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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