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Enregistrement W3183571035 · doi:10.1136/bmjdrc-2021-002408

Interplay between worsening kidney function and cardiovascular events in patients with type 2 diabetes: an analysis from the ACCORD trial

2021· article· en· W3183571035 sur OpenAlexaff
João Pedro Ferreira, Diana Ferrão, Patrick Rossignol, Faı̈ez Zannad, Abhinav Sharma, Francisco Vasques‐Nóvoa, Adelino Leite‐Moreira

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Diabetes Research & Care · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineType 2 diabetesRenal functionDiabetes mellitusInternal medicinePopulationHeart failureProportional hazards modelCardiologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Patients with type 2 diabetes (T2D) have an increased risk of worsening kidney function (WKF) over time compared with patients without diabetes. Data evaluating the inter-relation between WKF, cardiovascular risk, and clinical events are scarce. We aim to study the association of WKF with subsequent cardiovascular events and the probabilities of transition from WKF to hospitalization or death according to patients' risk. We have used a large population of patients with T2D and a high cardiovascular risk enrolled in the Action to Control Cardiovascular Risk in Diabetes Study. RESEARCH DESIGN AND METHODS: ) follow-up time of 5.0 (4.1-5.7) years. RESULTS: Patients who experienced WKF were slightly older, more frequently women, and had longer diabetes duration. Patients experiencing WKF, regardless of baseline kidney function, had a higher risk of subsequent cardiovascular events, including the composite of cardiovascular death or hospitalization for heart failure (HHF), with ≈2-fold higher risk. Joint modeling showed that renal function deterioration frequently occurs even among patients who did not experience a cardiovascular event. In multistate models, patients with a medium-high cardiovascular risk (compared with those with a low cardiovascular risk) are at higher risk of HHF or cardiovascular death first (HR=4.76, 95% CI 3.63 to 6.23) than of WKF first (HR=1.37, 95% CI 1.21 to 1.56); remarkably, the risk of cardiovascular death or HHF is highest after a WKF event (HR=6.20, 95% CI 2.71 to 14.8). CONCLUSIONS: In patients with T2D and a high cardiovascular risk, WKF occurs in more than 10% of patients and is independently associated with risk of subsequent cardiovascular events, irrespective of baseline eGFR. Preventing serious WKF and the transition from WKF to HHF or cardiovascular death is an important objective of future trials. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT00000620.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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