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Enregistrement W2953083768 · doi:10.2337/dci19-0023

The Cardiovascular Legacy of Good Glycemic Control: Clues About Mediators From the DCCT/EDIC Study

2019· letter· en· W2953083768 sur OpenAlexaff
Matthew C. Riddle, Hertzel C. Gerstein

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2019
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlycemicDiabetes mellitusUnited Kingdom Prospective Diabetes StudyType 1 diabetesMyocardial infarctionInternal medicineType 2 diabetesIntensive care medicineSurgeryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetes is defined by hyperglycemia, but whether optimizing glycemic control can reduce its complications was long in doubt. In 1968 Siperstein et al. proposed the hypothesis that microvascular injury accompanying diabetes could be genetically determined (1), and there was concern that, even if the “glucose hypothesis” (2,3) were valid, seeking good control of hyperglycemia was overly risky. Nevertheless, epidemiologic evidence linking hyperglycemia with both microvascular and cardiovascular complications prompted assessment of the effects of intensive glycemic control in the Diabetes Control and Complications Trial (DCCT) for type 1 diabetes (T1D) and the UK Prospective Diabetes Study (UKPDS) for type 2 diabetes (T2D). When the results of the DCCT were reported in Las Vegas on a hot (>110°F) day in June 1993, many people were surprised by the approximately 50% reduction of microvascular changes that was associated with 6.5 years of maintaining hemoglobin A1c (HbA1c) close to 7% (53 mmol/mol) compared with 9% (75 mmol/mol) in the control arm (4). Because the DCCT participants were young, cardiovascular events were too few to analyze and long-term effects on cardiovascular risk remained unknown. Results in T2D from the UKPDS reinforced the message of the DCCT. More intensive glycemic control attaining about a 1% difference in HbA1c in T2D for 10 years led to 25% lower rates of microvascular outcomes (5) and a nonsignificant 16% lower rate of myocardial infarction (5). For more than two decades after these reports the dominant view has been that improving glycemic control reduces eye, nerve, and kidney complications but not cardiovascular risk. Four large randomized clinical trials testing whether seeking HbA1c levels at or below 7% could reduce cardiovascular events showed limited benefits during their periods of active treatment (5–8). Although analysis of data pooled from these four trials …

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,234 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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