Effects of islet transplantation on microvascular and macrovascular complications in type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Type 1 diabetes is associated with high morbidity and mortality from microvascular and macrovascular disease with considerable economic cost to society. Islet cell transplantation (ICT) is a treatment option recommended by National Institute for Health and Care Excellence (NICE) for people with debilitating hypoglycaemia due to type 1 diabetes, including those with renal failure where kidney transplantation may also be indicated. The primary aim of ICT is to improve glycaemic control, reduce severe hypoglycaemia, stabilise glycaemic variability and restore awareness of hypoglycaemia where this is compromised. Insulin independence, although not a primary aim, should also be considered a therapeutic goal. The impact ICT has on the progression of microvascular and macrovascular diabetes complications is derived from small studies and has not been examined in large clinical trials. Lifelong immunosuppression, which is necessary to avoid transplant rejection, has adverse effects on lipid metabolism, hypertension and renal function, which must also be considered. In this review, we discuss the role of ICT in type 1 diabetes management and the available evidence with respect to microvascular and macrovascular disease progression post-transplantation. We conclude that, following ICT, microvascular complications including retinopathy and neuropathy are stabilised or improved. Effects on nephropathy can be complicated by coexisting kidney transplantation and the impact of immunosuppression, the latter leading to an early decline in renal function; however, there is evidence to suggest stable renal outcomes in the long term. Short-term studies have demonstrated a positive impact of ICT on surrogate markers of macrovascular disease; however, long-term studies and trials in this area are lacking.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».