Advanced Glycation End Products Predict Loss of Renal Function and High-Risk Chronic Kidney Disease in Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the association of a multicomponent advanced glycation end product (AGE) panel with decline in kidney function and its utility in predicting renal function loss (RFL) when added to routine clinical measures in type 2 diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Carboxymethyl and carboxyethyl lysine and methylglyoxal, 3-deoxyglucosone, and glyoxal hydroimidazolones were measured in baseline serum and plasma samples, respectively, from Action to Control Cardiovascular Risk in Diabetes (ACCORD) (n = 1,150) and Veterans Affairs Diabetes Trial (VADT) (n = 447) participants. A composite AGE score was calculated from individual AGE z scores. The primary outcome was a sustained 30% decline in estimated glomerular filtration rate (eGFR) (30% RFL in both cohorts). Secondary outcomes (in ACCORD) were 40% RFL, macroalbuminuria, and high-risk chronic kidney disease (hrCKD). RESULTS: After adjustment for baseline and follow-up HbA1c and other risk factors in ACCORD, the AGE score was associated with reduction in eGFR (β-estimate -0.66 mL/min ⋅ 1.73 m2 per year; P = 0.001), 30% RFL (hazard ratio 1.42 [95% CI 1.13-1.78]; P = 0.003), 40% RFL (1.40 [1.13-1.74]; P = 0.003), macroalbuminuria (1.53 [1.13-2.06]; P = 0.006), and hrCKD (1.88 [1.37-2.57]; P < 0.0001). AGE score improved net reclassification (NRI) and relative integrated discrimination (IDI) for 30% RFL (NRI 23%; P = 0.02) (relative IDI 7%; P = 0.009). In VADT, the AGE score calculated by the ACCORD-derived coefficients was associated with 30% RFL (1.37 [1.03-1.82); P = 0.03) and improved NRI (24%; P = 0.03) but not IDI (P = 0.18). CONCLUSIONS: These data provide further support for a causal role of AGEs in diabetic nephropathy independently of glycemic control and suggest utility of the composite AGE panel in predicting long-term decline in renal function.
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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) | 0,000 | 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 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 ».