Elevated Serum Neutrophil Gelatinase-Associated Lipocalin (NGAL) and Intrarenal Hemodynamic Dysfunction in Type 1 Diabetes (T1D)
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about how tubular injury relates to intrarenal hemodynamic dysfunction in T1D. We sought to define the relationships between serum NGAL, a marker of tubular injury, and intrarenal hemodynamic function (glomerular filtration rate [GFR], effective renal plasma flow [ERPF], renal vascular resistance [RVR]) in T1D adults. The cohort consisted of patients with longstanding T1D (≥50 years duration); 44 Diabetic Nephropathy (DN) Resistors (eGFR >60mL/min/1.73m2 and <30mg/day urine albumin excretion) and 22 with DN. GFRINULIN and ERPFPAH were measured, and afferent arteriolar resistance (RA), efferent arteriolar resistance (RE), and RVR were derived from Gomez equations. Serum NGAL was measured using immunoassay kits from MSD. Serum NGAL was higher in DN vs. DN Resistors (median, IQR: 224[136, 355] vs. 138[106, 191]ng/ml, p=.001). Serum NGAL inversely correlated with GFR (r:-0.33, p=.006), ERPF (r:-0.34, p=.006) and positively with RA (r:0.26, p=.03) and RVR (r:0.31, p=.01). Subjects in the highest NGAL tertile had lower GFR and ERPF, and greater RAand RVR vs. those in the lowest tertile (Figure). Differences remained significant after adjusting for age, sex, HbA1c, SBP and LDL. DN Resistors had significantly lower serum NGAL vs. those with DN. Elevated NGAL is related to intrarenal hemodynamic dysfunction and afferent vasoconstriction in longstanding T1D. Disclosure P. Bjornstad: Consultant; Self; Boehringer Ingelheim GmbH. J.K. Snell-Bergeon: Stock/Shareholder; Self; Abbott. Research Support; Self; Roche Diagnostics Corporation. J.A. Lovshin: Other Relationship; Self; AstraZeneca. Consultant; Self; Novo Nordisk Inc.. Research Support; Self; Sanofi, Merck Sharp & Dohme Corp.. Other Relationship; Self; Novo Nordisk Inc.. S.K. Singh: None. L. Lovblom: None. J.M. Tse: None. A. Orszag: None. Y. Lytvyn: None. M.H. Brent: Research Support; Self; Novartis Canada. Advisory Panel; Self; Novartis Canada. Research Support; Self; Bayer Canada. Advisory Panel; Self; Bayer Canada, Allergan Canada. Research Support; Self; Roche Canada. N. Paul: None. A. Weisman: None. H.A. Keenan: Research Support; Self; Sanofi. Employee; Self; Sanofi Genzyme. L. Cham: None. V. Bril: Consultant; Self; Alexion Pharmaceuticals, Inc.. Research Support; Self; CSL Behring, Grifols. Advisory Panel; Self; CSL Behring. Consultant; Self; Grifols. Research Support; Self; Shire. Advisory Panel; Self; Pfizer Inc. B.A. Perkins: Advisory Panel; Self; Boehringer Ingelheim GmbH. Research Support; Self; Boehringer Ingelheim GmbH, Novo Nordisk Inc.. Advisory Panel; Self; Novo Nordisk Inc., Abbott. Speaker's Bureau; Self; Abbott, Janssen Pharmaceuticals, Inc.. Advisory Panel; Self; Insulet Corporation. Speaker's Bureau; Self; Insulet Corporation, Dexcom, Inc. D. Cherney: Consultant; Self; AbbVie Inc.. Other Relationship; Self; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim GmbH, Eli Lilly and Company. Consultant; Self; Sanofi. Other Relationship; Self; Merck & Co., Inc.. Consultant; Self; Mitsubishi Tanabe Pharma Corporation. Other Relationship; Self; Janssen Pharmaceuticals, Inc..
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».