19-OR: Maternal Diabetes Is Associated with Adverse Diabetes Characteristics and Accelerated Onset of Complications in Youth with Type 2 Diabetes (T2D) in TODAY
Notice bibliographique
Résumé
Background: Prenatal exposures, including parental nutrition and diabetes (DM) status, are increasingly viewed as risk factors for future cardiometabolic health. There are currently no data on effects of parental DM on disease progression or complications in youth-onset T2D. Aims: To analyze effects of parental history of DM on glycemic outcomes and complications in the TODAY study. Methods: Participants (n=699) aged 10-14 yr with newly diagnosed T2D were enrolled at 14 U.S. centers and followed for up to 15 yr. Subjects had negative islet autoantibodies and BMI >= 85th %. Information about DM diagnosis in mothers of participants was available for 621 participants [Never (MN) =301; During pregnancy (MD) =218; After pregnancy (MA)=102)] and in biological fathers in 519 (No DM=352; Paternal DM=167). Results: Maternal, but not paternal, DM was associated with accelerated loss of glycemic control, defined as HbA1c >8% for over 6 months (p < 0.0001). Participants whose mothers had diabetes had 60% higher risk of loss of glycemic control [MD vs. MN hazard ratio (HR): 1.58 (1.28, 1.95), p < 0.0001; MA vs. MN HR: 1.57 (1.20, 2.04), p = 0.0009]. Similarly, maternal, but not paternal, diabetes was associated with glomerular hyperfiltration [MD vs. MN HR: 1.58 (1.18-2.1), p = 0.0021; MA vs. MN HR: 1.56 (1.08, 2.24), p = 0.0170;], diabetic retinopathy (MD: 50.0%; MA: 59.7%; MN: 41.8%, p=0.0439), and pulse wave velocity indices reflecting heart rate variability, including SD of normal R-R interval [(SDNN), MD: 42 ± 26 ms; MA: 41 ± 26 ms; MN: 54 ± 31 ms; p = 0.0005] and proportion of successive NN intervals greater than 50 ms [(pNN50%), MD: 14.1 ± 19.4; MA: 16.2 ± 21.5; MN: 21.9 ± 23.5; p = 0.0069], after 10 to 15 yr of follow-up. Associations were maintained after adjusting for multiple confounders. Conclusions: Maternal, but not paternal, diabetes is associated with adverse diabetes outcomes and accelerated onset of complications in their offspring with T2D in TODAY. Disclosure E. M. Isganaitis: None. M. A. Van name: None. R. Shah: None. S. Chernausek: None. R. M. Farrell: Stock/Shareholder; Self; Tandem Diabetes Care. M. Geffner: Advisory Panel; Self; Daiichi Sankyo, Novo Nordisk, Pfizer Inc., Consultant; Self; Gilead Sciences, Inc., Other Relationship; Self; Ascendis Pharma A/S, McGraw-Hill, UpToDate, Research Support; Self; Novo Nordisk. J. Keady: None. M. M. Kelsey: Other Relationship; Self; Boehringer Ingelheim (Canada) Ltd., Daiichi Sankyo, Janssen Pharmaceuticals, Inc., Merck Sharp & Dohme Corp. B. Tesfaldet: None. J. B. Tryggestad: None. Funding National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases (U01DK61212, U01DK61230, U01DK61239, U01DK61242, U01DK61254)
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».