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Enregistrement W4206078279 · doi:10.2337/dc21-2196

Advanced Glycation End Products Predict Loss of Renal Function and High-Risk Chronic Kidney Disease in Type 2 Diabetes

2022· article· en· W4206078279 sur OpenAlexaff
Juraj Koska, Hertzel C. Gerstein, Paul J. Beisswenger, Peter D. Reaven

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Glycation End Products research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineRenal functionKidney diseaseInternal medicineDiabetes mellitusType 2 diabetesHazard ratioAlbuminuriaAdvanced glycation end-productRelative riskEndocrinologyGlycationGastroenterologyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations77
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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