Risk of chronic kidney disease defined by decreased estimated glomerular filtration rate in individuals with different prediabetic phenotypes: results from a prospective cohort study in China
Notice bibliographique
Résumé
Objective We aimed to investigate the effects of prediabetes and its phenotypes of impaired fasting glucose (IFG), impaired glucose tolerance (IGT) and elevated glycated hemoglobin A1c (EHbA1c) on chronic kidney disease (CKD) occurrence, and define the cut-off point of each glycemic index that significantly increases the risk of CKD. Research design and methods In this prospective cohort study, 6446 non-diabetic subjects aged 40 years and over were followed over a period of 3 years to track the new onset of CKD. Cox regression was used to assess the association of prediabetes and its phenotypes with CKD. Receiver operating characteristic curves were used to define the cut-off point of each glycemic index that significantly increases the occurrence of CKD. Population attributable risk percent was calculated to estimate the contribution of prediabetes to CKD. Results Compared to subjects with normal glucose tolerance, patients with prediabetes significantly increased the risk of development of CKD (HR=2.33 (1.19–4.55)). Specifically, this increased risk of CKD development was observed in patients with IFG, IGT and EHbA1c. The cut-off points shown to significantly increase the risk of CKD are fasting plasma glucose of 5.63 mmol/L, 2-hour plasma glucose of 6.80 mmol/L and HbA1c of 5.6%. The contribution of prediabetes to CKD occurrence in the study population was 60.6%. Conclusions This result suggests that the stricter criteria might be needed to define normal plasma glucose level in China that would not be predisposed to diabetic complications, particularly CKD.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».