Impact of Excessive Weight Gain on Cardiovascular Outcomes in Type 1 Diabetes: Results From the Diabetes Control and Complications Trial/Epidemiology of Diabetes Interventions and Complications (DCCT/EDIC) Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE Intensive treatment (INT) of type 1 diabetes reduces the incidence of cardiovascular disease (CVD) events compared with conventional treatment (CONV), but it also results in more weight gain. Our objective was to examine whether excessive weight gain from INT of type 1 diabetes is independently associated with subsequent CVD events. RESEARCH DESIGN AND METHODS Quartiles (Q) of weight gain in 1,213 participants aged 18 years and older at enrollment in the Diabetes Control and Complications Trial (DCCT) were determined within randomized treatment groups (INT vs. CONV) using change in BMI from baseline to the closeout DCCT visits. Effects of this weight gain on CVD risk factors and outcomes during an additional 20 years of observational follow-up were then determined. RESULTS The Q4 INT group experienced greater proportional weight gain (median change in BMI, 6.08 kg/m2), increases in CVD risk factors, and need for medications for hypertension and lipids compared with the Q1–3 INT and comparable CONV groups. Over a mean of 26 years of follow-up, the numbers of major and total CVD events were not statistically different in Q4 compared with Q1–3 of either the INT or CONV group. By year 14, however, the incident CVD event curve became significantly higher in the Q4 INT group than in the Q1–3 INT groups (P = 0.024) and was similar to that for the CONV group. CONCLUSIONS For the first 13 years after DCCT, INT for type 1 diabetes reduced macrovascular events compared with CONV, even when excessive weight gain occurred. After this, total CVD events significantly increased in the Q4 INT group, becoming equivalent to those in the CONV group. Longer follow-up is needed to determine whether this trend continues and results in more major CVD events.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».