Preventing Early Renal Loss in Diabetes (PERL) Study: A Randomized Double-Blinded Trial of Allopurinol—Rationale, Design, and Baseline Data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE Higher serum uric acid (SUA) is associated with diabetic kidney disease (DKD). Preventing Early Renal Loss in Diabetes (PERL) evaluates whether lowering SUA with allopurinol slows glomerular filtration rate (GFR) loss in people with type 1 diabetes (T1D) and mild to moderate DKD. We present the PERL rationale, design, and baseline characteristics. RESEARCH DESIGN AND METHODS This double-blind, placebo-controlled, multicenter trial randomized 530 participants with T1D, estimated GFR (eGFR) of 40–99.9 mL/min/1.73 m2, SUA ≥4.5 m/dL, and micro- to macroalbuminuric DKD or normoalbuminuria with declining kidney function (NDKF) (defined as historical eGFR decline ≥3 mL/min/1.73 m2/year) to allopurinol or placebo. The primary outcome is baseline-adjusted iohexol GFR (iGFR) after 3 years of treatment plus a 2-month washout period. RESULTS Participants are 66% male and 84% white. At baseline, median age was 52 years and diabetes duration was 35 years, 93% of participants had hypertension, and 90% were treated with renin-angiotensin system inhibitors (median blood pressure 127/71 mmHg). Median HbA1c was 8%, SUA 5.9 mg/dL, iGFR 68 mL/min/1.73 m2, and historical eGFR slope −3.5 mL/min/1.73 m2/year. Compared with participants with albuminuria (n = 419), those with NDKF (n = 94) were significantly older (56 vs. 52 years), had lower HbA1c (7.7 vs. 8.1%) and SUA (5.4 vs. 6.0 mg/dL), and had higher eGFR (82 vs. 74 mL/min/1.73 m2) and historical eGFR loss (−4.7 vs. −2.5 mL/min/1.73 m2/year). These differences persisted when comparing groups with similar rates of historical eGFR loss. CONCLUSIONS PERL will determine the effect of allopurinol on mild to moderate DKD in T1D, with or without albuminuria. Participants with normoalbuminuria and rapid GFR loss manifested many DKD risk factors of those with albuminuria, but with less severity.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».