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Enregistrement W4281654645 · doi:10.1186/s12933-022-01505-9

Nutritional biomarkers and heart failure requiring hospitalization in patients with type 2 diabetes: the SURDIAGENE cohort

2022· article· en· W4281654645 sur OpenAlexaff
Matthieu Wargny, Mikaël Croyal, Stéphanie Ragot, Elise Gand, David Jacobi, Jean‐Noël Trochu, Xavier Prieur, Cédric Le May, Thomas Goronflot, Bertrand Cariou, Pierre‐Jean Saulnier, Samy Hadjadj, R. Maréchaud, Vincent Javaugue, C. Hulin-Delmotte, Pierre Llatty, Grégory Ducrocq, Ronan Roussel, Vincent Rigalleau, Yann Pucheu, David Montaigne, Jean‐Michel Halimi, Philippe Gatault, P. Sosner, Barnabas Gellen

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Diabetology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensIONICS Mass Spectrometry (Canada)
Organismes subventionnairesSociété Francophone du DiabèteFondation de France
Mots-clésMedicineAngiologyType 2 diabetesHeart failureDiabetes mellitusCohortInternal medicineCohort studyIntensive care medicinePediatricsEmergency medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Heart failure (HF) is a growing complication and one of the leading causes of mortality in people living with type 2 diabetes (T2D). Among the possible causes, the excess of red meat and the insufficiency of vegetables consumption are suspected. Such an alimentation is associated with nutritional biomarkers, including trimethylamine N-oxide (TMAO) and its precursors. Here, we aimed to study these biomarkers as potential prognostic factors for HF in patients with T2D. METHODS: We used the SURDIAGENE (SURvival DIAbetes and GENEtics) study, a large, prospective, monocentric cohort study including 1468 patients with T2D between 2001 and 2012. TMAO and its precursors (trimethylamine [TMA], betaine, choline, and carnitine) as well as thio-amino-acids (cysteine, homocysteine and methionine) were measured by liquid chromatography-tandem mass spectrometry. The main outcome was HF requiring Hospitalization (HFrH) defined as the first occurrence of acute HF leading to hospitalization and/or death, established by an adjudication committee, based on hospital records until 31st December 2015. The secondary outcomes were the composite event HFrH and/or cardiovascular death and all-cause death. The association between the biomarkers and the outcomes was studied using cause-specific hazard-models, adjusted for age, sex, history of coronary artery disease, NT-proBNP, CKD-EPI-derived eGFR and the urine albumin/creatinine ratio. Hazard-ratios (HR) are expressed for one standard deviation. RESULTS: The data of interest were available for 1349/1468 of SURDIAGENE participants (91.9%), including 569 (42.2%) women, with a mean age of 64.3 ± 10.7 years and a median follow-up of 7.3 years [25th-75th percentile, 4.7-10.8]. HFrH was reported in 209 patients (15.5%), HFrH and/or cardiovascular death in 341 (25.3%) and all-cause death in 447 (33.1%). In unadjusted hazard-models, carnitine (HR = 1.20, 95% CI [1.05; 1.37]), betaine (HR = 1.34, [1.20; 1.50]), choline (HR = 1.35, [1.20; 1.52]), TMAO (HR = 1.32, [1.16; 1.50]), cysteine (HR = 1.38, [1.21; 1.58]) and homocysteine (HR = 1.28, [1.17; 1.39]) were associated with HFrH, but not TMA and methionine. In the fully adjusted models, none of these associations was significant, neither for HFrH nor for HFrH and/or CV death, when homocysteine only was positively associated with all-cause death (HR = 1.16, [1.06; 1.27]). CONCLUSIONS: TMAO and its precursors do not appear to be substantial prognosis factors for HFrH, beyond usual cardiac- and kidney-related risk factors, whereas homocysteine is an independent risk factor for all-cause death in patients with T2D.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,196
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, 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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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