Serum Urate Lowering with Allopurinol and Kidney Function in Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Higher serum urate levels are associated with an increased risk of diabetic kidney disease. Lowering of the serum urate level with allopurinol may slow the decrease in the glomerular filtration rate (GFR) in persons with type 1 diabetes and early-to-moderate diabetic kidney disease. METHODS: of body-surface area, and evidence of diabetic kidney disease to receive allopurinol or placebo. The primary outcome was the baseline-adjusted GFR, as measured with iohexol, after 3 years plus a 2-month washout period. Secondary outcomes included the decrease in the iohexol-based GFR per year and the urinary albumin excretion rate after washout. Safety was also assessed. RESULTS: per year; 95% CI, -1.5 to 0.4). The mean urinary albumin excretion rate after washout was 40% (95% CI, 0 to 80) higher with allopurinol than with placebo. The frequency of serious adverse events was similar in the two groups. CONCLUSIONS: We found no evidence of clinically meaningful benefits of serum urate reduction with allopurinol on kidney outcomes among patients with type 1 diabetes and early-to-moderate diabetic kidney disease. (Funded by the National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases and others; PERL ClinicalTrials.gov number, NCT02017171.).
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».