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Enregistrement W2948981615 · doi:10.1080/0886022x.2019.1614057

Risk factors for diabetic kidney disease in adults with longstanding type 1 diabetes: results from the Canadian Study of Longevity in Diabetes

2019· article· en· W2948981615 sur OpenAlexafffundabout
Nigar Sekercioglu, Leif E. Lovblom, Petter Bjornstad, Julie A. Lovshin, Yuliya Lytvyn, Geneviève Boulet, Mohammed A. Farooqi, Andrej Orszag, Vesta Lai, Josephine Tse, Leslie Cham, Hillary A. Keenan, Michael H. Brent, Narinder Paul, Vera Bril, Bruce A. Perkins, David Z.I. Cherney

Notice bibliographique

RevueRenal Failure · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensDiabetes CanadaWestern UniversitySunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalImpactMcMaster UniversityUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesChettinad Academy of Research and EducationUniversity of TorontoUniversity Health Network
Mots-clésMedicineLongevityDiabetes mellitusType 2 diabetesInternal medicineKidney diseaseDiseaseRisk factorType 1 diabetesEndocrinologyGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Diabetic kidney disease (DKD) is an independent predictor of cardiovascular morbidity and mortality in type 1 diabetes (T1D). We aimed to explore clinical and biochemical factors, including the achievement of American Diabetes Association (ADA) recommended targets associated with DKD in people living with T1D for ≥50 years.Methods: This was a post hoc analysis of a cross-sectional study of 75 participants enrolled in the Canadian Study of Longevity in T1D. We explored diabetes-related complications, including neuropathy, retinopathy, cardiovascular disease, and DKD. Study participants were dichotomized based on the achievement of ADA recommended targets as the low-target group (achieving ≤4 targets, n = 31) and high-target group (achieving >4 targets, n = 44). The outcome of interest was DKD defined by estimated glomerular filtration rate (eGFR) values <60/mL/min/1.73 m2 and/or 24-h albumin excretion >30 mg. Multivariable logistic regression models were employed to estimate odds ratios (ORs) for DKD with 95% confidence intervals (CIs).Results: Of the 75 participants with prolonged T1D duration (45% male, mean age 66 years), 25 participants had DKD and 50 did not. There was no statistical difference between the high- and low-target groups in terms of age and body mass index. eGFR was significantly higher and the prevalence of diabetic retinopathy was significantly lower in the high-target group. Older age at diagnosis of T1D and lower frequency component to high-frequency component ratio increased the odds of having DKD.Conclusions: In adults with prolonged T1D duration, older age at diagnosis and lower heart rate variability may be associated with DKD.

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)0,002
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 enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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