Association of predicted lean body mass and fat mass with cardiovascular events in patients with type 2 diabetes mellitus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have found that predicted fat mass and lean body mass may act differently on adverse events. However, the cardiovascular prognostic value of lean body mass and fat mass in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) has not yet been investigated. We sought to investigate the relation between predicted lean body mass or fat mass and the risk of cardiovascular disease in patients with T2DM. METHODS: We conducted a post hoc analysis of data from the Action to Control Cardiovascular Risk in Diabetes (ACCORD) study to investigate the relation between the predicted lean body mass or fat mass and major adverse cardiovascular events in patients with T2DM. We used sex-specific quartiles of predicted lean body mass index (BMI; kg/m2) and fat mass index (kg/m2). We defined a major adverse cardiovascular event as a composite of nonfatal myocardial infarction, nonfatal stroke or death from cardiovascular causes. RESULTS: After a mean follow-up period of 8.8 years, we found that a major cardiovascular event occurred in 1801 of 10 251 patients (17.8%). Predicted lean BMI was not associated with major cardiovascular events (p = 0.34). Compared with patients in the first quartile (incidence rate 16.4%; 17.2%, 17.5% and 19.8% for the second, third and four quartiles, respectively) of predicted fat mass index, those in the fourth quartile had a hazard ratio of 1.53 (95% confidence interval 1.23–1.91). INTERPRETATION: In patients with T2DM, we found that predicted fat mass had a strong positive association with a higher risk of a major adverse cardiovascular event. Increasing lean body mass did not have a protective role. Trial registration:ClinicalTrials.gov., no. NCT00000620
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».