Dysglycemia and Index60 as Prediagnostic End Points for Type 1 Diabetes Prevention Trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE We assessed dysglycemia and a T1D Diagnostic Index60 (Index60) ≥1.00 (on the basis of fasting C-peptide, 60-min glucose, and 60-min C-peptide levels) as prediagnostic end points for type 1 diabetes among Type 1 Diabetes TrialNet Pathway to Prevention Study participants. RESEARCH DESIGN AND METHODS Two cohorts were analyzed: 1) baseline normoglycemic oral glucose tolerance tests (OGTTs) with an incident dysglycemic OGTT and 2) baseline Index60 <1.00 OGTTs with an incident Index60 ≥1.00 OGTT. Incident dysglycemic OGTTs were divided into those with (DYS/IND+) and without (DYS/IND−) concomitant Index60 ≥1.00. Incident Index60 ≥1.00 OGTTs were divided into those with (IND/DYS+) and without (IND/DYS−) concomitant dysglycemia. RESULTS The cumulative incidence for type 1 diabetes was greater after IND/DYS− than after DYS/IND− (P < 0.01). Within the normoglycemic cohort, the cumulative incidence of type 1 diabetes was higher after DYS/IND+ than after DYS/IND− (P < 0.001), whereas within the Index60 <1.00 cohort, the cumulative incidence after IND/DYS+ and after IND/DYS− did not differ significantly. Among nonprogressors, type 1 diabetes risk at the last OGTT was greater for IND/DYS− than for DYS/IND− (P < 0.001). Hazard ratios (HRs) of DYS/IND− with age and 30- to 0-min C-peptide were positive (P < 0.001 for both), whereas HRs of type 1 diabetes with these variables were inverse (P < 0.001 for both). In contrast, HRs of IND/DYS− and type 1 diabetes with age and 30- to 0-min C-peptide were consistent (all inverse [P < 0.01 for all]). CONCLUSIONS The findings suggest that incident dysglycemia without Index60 ≥1.00 is a suboptimal prediagnostic end point for type 1 diabetes. Measures that include both glucose and C-peptide levels, such as Index60 ≥1.00, appear better suited as prediagnostic end points.
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 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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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)
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 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 ».