Intensive Risk Factor Management and Cardiovascular Autonomic Neuropathy in Type 2 Diabetes: The ACCORD Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE The effects of preventive interventions on cardiovascular autonomic neuropathy (CAN) remain unclear. We examined the effect of intensively treating traditional risk factors for CAN, including hyperglycemia, hypertension, and dyslipidemia, in individuals with type 2 diabetes (T2D) and high cardiovascular risk participating in the Action to Control Cardiovascular Risk in Diabetes (ACCORD) trial. RESEARCH DESIGN AND METHODS CAN was defined as heart rate variability indices below the fifth percentile of the normal distribution. Of 10,251 ACCORD participants, 71% (n = 7,275) had a CAN evaluation at study entry and at least once after randomization. The effects of intensive interventions on CAN were analyzed among these subjects through generalized linear mixed models. RESULTS As compared with standard intervention, intensive glucose treatment reduced CAN risk by 16% (odds ratio [OR] 0.84, 95% CI 0.75–0.94, P = 0.003)—an effect driven by individuals without cardiovascular disease (CVD) at baseline (OR 0.73, 95% CI 0.63–0.85, P < 0.0001) rather than those with CVD (OR 1.10, 95% CI 0.91–1.34, P = 0.34) (Pinteraction = 0.001). Intensive blood pressure (BP) intervention decreased CAN risk by 25% (OR 0.75, 95% CI 0.63–0.89, P = 0.001), especially in patients ≥65 years old (OR 0.66, 95% CI 0.49–0.88, P = 0.005) (Pinteraction = 0.05). Fenofibrate did not have a significant effect on CAN (OR 0.91, 95% CI 0.78–1.07, P = 0.26). CONCLUSIONS These data confirm a beneficial effect of intensive glycemic therapy and demonstrate, for the first time, a similar benefit of intensive BP control on CAN in T2D. A negative CVD history identifies T2D patients who especially benefit from intensive glycemic control for CAN prevention.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».