Risk factors for diabetic kidney disease in adults with longstanding type 1 diabetes: results from the Canadian Study of Longevity in Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».