Plasma Copeptin and Risk of Lower-Extremity Amputation in Type 1 and Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE Diabetes is the leading cause of nontraumatic lower-extremity amputations (LEAs). Identification of patients with foot ulcers at risk for amputation remains clinically challenging. Plasma copeptin, a surrogate marker of vasopressin, is associated with the risk of cardiovascular and renal complications in diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS We assessed the association between baseline plasma copeptin and risk of LEA during follow-up in four cohorts of people with type 1 (GENESIS, n = 503, and GENEDIAB, n = 207) or type 2 diabetes (DIABHYCAR, n = 3,101, and SURDIAGENE, n = 1,452) with a median duration of follow-up between 5 and 10 years. Copeptin concentration was measured in baseline plasma samples by an immunoluminometric assay. RESULTS In the pooled cohorts with type 1 diabetes (n = 710), the cumulative incidence of LEA during follow-up by increasing tertiles (tertile 1 [TER1], TER2, and TER3) of baseline plasma copeptin was 3.9% (TER1), 3.3% (TER2), and 10.0% (TER3) (P = 0.002). Cox regression analyses confirmed the association of copeptin with LEA: hazard ratio (HR) for 1 SD increment of log[copeptin] was 1.89 (95% CI 1.28–2.82), P = 0.002. In the pooled cohorts of type 2 diabetes (n = 4,553), the cumulative incidence of LEA was 1.1% (TER1), 2.9% (TER2), and 3.6% (TER3) (P < 0.0001). In Cox regression analyses, baseline plasma copeptin was significantly associated with LEA: HR for 1 SD increment of log[copeptin] was 1.42 (1.15–1.74), P = 0.001. Similar results were observed in the cohort with type 2 diabetes for lower-limb revascularization (HR 1.20 [95% CI 1.03–1.39], P = 0.02). CONCLUSIONS Baseline plasma copeptin is associated with cumulative incidence of LEA in cohorts of people with both type 1 and type 2 diabetes and may help to identify patients at risk for LEA.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».