The Adolescent Cardio-Renal Intervention Trial (AdDIT): retinal vascular geometry and renal function in adolescents with type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
We examined the hypothesis that elevation in urinary albumin creatinine ratio (ACR) in adolescents with type 1 diabetes is associated with abnormal retinal vascular geometry (RVG) phenotypes. A cross-sectional study at baseline of the relationship between ACR within the normoalbuminuric range and RVG in 963 adolescents aged 14.4 ± 1.6 years with type 1 diabetes (median duration 6.5 years) screened for participation in AdDIT. A validated algorithm was used to categorise log10 ACR into tertiles: upper tertile ACR was defined as ‘high-risk’ for future albuminuria and the lower two tertiles were deemed ‘low-risk’. RVG analysis, using a semi-automated computer program, determined retinal vascular calibres (standard and extended zones) and tortuosity. RVG measures were analysed continuously and categorically (in quintiles: Q1–Q5) for associations with log10 ACR and ACR risk groups. Greater log10 ACR was associated with narrower vessel calibres and greater tortuosity. The high-risk group was more likely to have extended zone vessel calibres in the lowest quintile (arteriolar Q1 vs Q2–Q5: OR 1.67 [95% CI 1.17, 2.38] and venular OR 1.39 [0.98, 1.99]) and tortuosity in the highest quintile (Q5 vs Q1–Q4: arteriolar OR 2.05 [1.44, 2.92] and venular OR 2.38 [1.67, 3.40]). The effects of retinal vascular calibres and tortuosity were additive such that the participants with the narrowest and most tortuous vessels were more likely to be in the high-risk group (OR 3.32 [1.84, 5.96]). These effects were independent of duration, blood pressure, BMI and blood glucose control. Higher ACR in adolescents is associated with narrower and more tortuous retinal vessels. Therefore, RVG phenotypes may serve to identify populations at high risk of diabetes complications during adolescence and well before onset of clinical diabetes complications.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».