491-P: Renal Hemodynamic Dysfunction and Neuropathy in Long-Standing Type 1 Diabetes (T1D): Results from the Canadian Study of Longevity in T1D
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between renal function and neuropathy is not well established in T1D. Our objective was to determine the relationship between renal hemodynamic function and neuropathy in adults with a ≥50-year history of T1D compared to nondiabetic controls. GFR (inulin), effective renal plasma flow (ERPF, p-aminohippurate) and modified Toronto Clinical Neuropathy Score (mTCNS) were measured in 66 patients with T1D for ≥50-years and in 73 patients without diabetes matched for age and sex. Afferent (RA), efferent (RE) arteriolar resistances and glomerular hydrostatic pressure (PGLO) were estimated using Gomez’s equations. Presence of DKD was defined as eGFRMDRD<60ml/min/1.73m2 or 24-hour urine albumin excretion >30mg/day at the screening visit. Linear regressions were applied to examine the relationships between renal function (dependent variable) and measures of neuropathy (independent variable), adjusted for age, sex and HbA1c in participants with T1D and for age and sex in nondiabetic controls. Greater mTCNS, a measure of neuropathy signs and symptoms, was associated with lower renal blood flow (β=-9.57±4.15, p=0.024) and greater RE (β=32.79±15.13, p=0.034) in adults with T1D after adjusting for age, sex and HbA1c. Participants with T1D and DKD had a greater mTCNS compared to those without DKD (6.3±5.2 vs. 3.8±3.6, p=0.016). In contrast, renal hemodynamic parameters did not associate with measures of neuropathy in nondiabetic controls in multivariable models. Neuropathy score was associated with lower renal perfusion in adults with longstanding T1D. Neurological dysfunction in the presence of diabetes may contribute to impaired renal perfusion resulting in ischemic injury in patients with T1D. Further work is required to understand factors - including the autonomic nervous system - that contribute to maintaining normal renal perfusion in longstanding T1D. Disclosure Y. Lytvyn: None. P. Bjornstad: Advisory Panel; Self; XORTX Therapeutics Inc. Consultant; Self; Bayer AG, Boehringer Ingelheim International GmbH, Bristol-Myers Squibb, Novo Nordisk Foundation. Research Support; Self; Horizon Pharma. L. Lovblom: None. H. Liu: None. J.A. Lovshin: Consultant; Self; AstraZeneca. Consultant; Spouse/Partner; Bayer Inc. Consultant; Self; Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc., Eli Lilly and Company, Novo Nordisk Inc. Research Support; Self; Novo Nordisk Inc. G. Boulet: Advisory Panel; Self; Medtronic. M. Farooqi: None. A. Weisman: None. H.A. Keenan: None. M.H. Brent: Advisory Panel; Self; Bayer AG, Novartis Pharmaceuticals Canada Inc., Roche Canada. N. Paul: None. V. Bril: Advisory Panel; Self; Alexion Pharmaceuticals, Inc., Alnylam Pharmaceuticals, Takeda Canada. Consultant; Self; Akcea Therapeutics, CSL Behring, Sanofi. Research Support; Self; Biogen, Grifols, Momenta Pharmaceuticals. B.A. Perkins: Consultant; Self; Abbott, Boehringer Ingelheim International GmbH, Insulet Corporation. Research Support; Self; Boehringer Ingelheim International GmbH, Novo Nordisk A/S. Other Relationship; Self; Medtronic. D. Cherney: Research Support; Self; Boehringer Ingelheim-Lilly, Merck, Janssen, Sanofi, AstraZeneca and Novo-Nordisk. Other Relationship; Self; from Boehringer Ingelheim-Lilly, Merck, AstraZeneca, Sanofi, Mitsubishi-Tanabe, Abbvie, Janssen, Bayer, Prometic, BMS and Novo-Nordisk.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».