ASSOCIATIONS BETWEEN DYSGLYCEMIA, RETINAL NEURODEGENERATION, AND MICROALBUMINURIA IN PREDIABETES AND TYPE 2 DIABETES
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To explore the association between retinal neurodegeneration and metabolic parameters in progressive dysglycemia. METHOD: A cross-sectional study was performed on 68 participants: normal glucose tolerance (n = 23), prediabetes (n = 25), and Type 2 diabetes without diabetic retinopathy (n = 20). Anthropometric assessment and laboratory sampling for HbA1c, fasting glucose, insulin, c-peptide, lipid profile, renal function, and albumin-to-creatinine ratio were conducted. Central and pericentral macular thicknesses on spectral domain optical coherence tomography were compared with systemic parameters. RESULTS: Baseline demographic characteristics were similar across all groups. Cuzick's trend test revealed progressive full-thickness macular thinning with increasing dysglycemia across all three groups (P = 0.015). The urinary albumin-to-creatinine ratio was significantly correlated with full-thickness superior (R = -0.435; P = 0.0002), inferior (R = -0.409; P = 0.0005), temporal (R = -0.429; P = 0.003), and nasal (R = -0.493; P < 0.0001) pericentral macular thinning, after post hoc Bonferroni adjustment. There was no association between macular thinning and waist circumference, body mass index, blood pressure, lipid profile, or insulin resistance. CONCLUSION: Progressive dysglycemia is associated with macular thinning before the onset of visible retinopathy and occurs alongside microalbuminuria. Retinal neurodegenerative changes may help identify those most at risk from dysglycemic end-organ damage.
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.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle