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Enregistrement W4229006523 · doi:10.1093/ndt/gfac087.020

MO962: C-Peptide and Epicardial Adipose Tissue in Chronic Kidney Disease

2022· article· en· W4229006523 sur OpenAlexaff
Luis D’Marco, Valmore Bermúdez, Paolo Raggi

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Disease and Adiposity
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKidney diseaseInternal medicineAdipose tissueHounsfield scaleCardiologyAdiponectinDiabetes mellitusCoronary artery diseasePericardiumEndocrinologySurgeryInsulinInsulin resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND AND AIMS Recent studies suggest that C-peptide (CP) may exhibit characteristics of a hormone and show physiological functions in various tissues. Moreover, it has been proposed that CP could be involved in the regulation of lipolysis, adiponectin release and function of mesenchymal stem cells in adipose tissue. However, there is a certain controversy regarding reported effects of the CP. Its beneficial effects have been demonstrated in long-term complication in type 1 diabetes mellitus (T1DM). Substitution of CP in T1DM improves glomerular hyperfiltration, hypertrophy and proteinuria. In contrast to this, CP in T2DM shows proinflammatory and proatherogenic effects. The aim of this study was to find the association between CP, epicardial adipose tissue (EAT) and vascular calcifications in diabetic subjects under insulin treatment on dialysis. METHOD This is a retrospective study of 62 consecutive chronic kidney disease (CKD) stages 5D patients awaiting kidney transplantation referred for risk stratification. Computer tomography (CT) was used to assess quantify coronary artery calcium (CAC) and to measure EAT volume. CAC was considered present if a minimum of three contiguous pixels with an attenuation of ≥130 Hounsfield Units (HU) were detected along the course of a coronary artery. CAC scores were calculated using the method described by Agatston. EAT was identified as a hypodense area surrounding the myocardium and limited by pericardium. The pericardium was traced manually from the mid-left atrium to the left ventricular apex interpolating slices of 10 mm thickness; the application of an attenuation threshold in the range of -250 to -30 HU effectively excluded myocardium, coronary arteries, coronary calcium, aorta and blood pool, leaving in evidence the EAT alone. Demographic and anthropometrics data were collected on all patients through record review. RESULTS Demographic, clinical and laboratorial characteristics of patients enrolled in the study are resume in the Table 1. Young women and smoking were more prevalent; none of the analytical parameters were correlated with CP. Subjects with higher BMI exhibited higher levels of CP (P 0.03). EAT was strongly correlated with higher levels of CP (P 0.03). EAT was significantly correlated with severity of CAC scores (P 0.01). No correlation was found between CP and CAC. CONCLUSION As a marker of insulin reserve, CP can be used to evaluate insulin needs and overdose in dialysis patients and to avoid its lipogenic effects. New and novel hypoglycemic therapies may help in this issue. While EAT was correlated to CP, this was not associated with vascular calcification (CAC); this final observation may be related to the lower levels of vascular damage observed in CKD patients from kidney transplantation waiting list. More studies are needed to explore this association and utility.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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