The Association Between Glycaemic Variability and Progression of Chronic Kidney Disease: a Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The study aims to evaluate the association between glycaemic variability and the risk of chronic kidney disease (CKD) progression in patients with diabetes and comorbid kidney disease. A comprehensive search was conducted of three databases from their inception to March 2022: Medline, Embase, and CINHAL. Publications were screened for eligibility and the quality of studies included was appraised using the Newcastle–Ottawa Scale. Extracted data were tabulated and reported in a narrative synthesis. Fourteen studies were included in the review providing data on 62,498 participants. Eight studies reported that greater glycaemic variability was associated with an increased incidence of CKD. Three studies reported an increased likelihood of CKD progression in those with high glycaemic variability, although the rate and risk of progression varied across the studies. Three studies reported an increased risk of progression to end-stage kidney disease (ESKD) with higher glycaemic variability. One study found that high glycaemic variability was associated with a decreased risk of progression to ESKD. Greater glycaemic variability was associated with the onset and progression of CKD. More research is required to verify whether glycaemic variability increases the risk of progression to ESKD in patients with diabetes and mild/moderate comorbid CKD.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».