Cystatin C and Chronic Complications of Diabetes Mellitus in a Subsaharian Population
Notice bibliographique
Résumé
Background: Type 2 diabetes (T2D) is a chronic and progressive condition whose early management is crucial in preventing the occurrence of its chronic degenerative complications. Cystatin C (CysC) is a biomarker that may have a beneficial interest in the early detection of microvascular and macrovascular complications of T2D. Methods: We carried out a cross-sectional analytic study at the National Obesity Center of the Yaounde Central Hospital. We recruited 135 patients with T2D and performed a neurologic physical exam using the Toronto clinical score, a fundoscopy, ECG, ABI, and the following paraclinicals: dosage of serum levels of Cystatin C, lipid profile (with determination of Atherogenic indexes), Creatinine (with calculation of glomerular filtration rate using CKD-EPI formula) and hs-CRP. Results: Prevalences of diabetic retinopathy, nephropathy, neuropathy and PAD were 3.0%, 8.9%, 38.5%, 28.1% respectively. Electrocardiographic signs of myocardial ischemia were present in 5.9 % of the participants. We found 0.3[0.5-0.3] mg/l as median levels of the HDL-cholesterol and 0.9[1.2-0.7] mg/l for LDL-cholesterol. The median value of GFR was 105.7[119,0-85.7] ml/min/1.73m². The median serum CysC level was 0.8[0.9-0.6]mg/l and varied with age (p=0.01), A1C (p=0.016) and high blood pressure (HBP) (p=0.006). There was a relationship between serum CysC and diabetic nephropathy (p=0.01) and neuropathy (p=0.025). There was no significant relationship with diabetic retinopathy (p=0.225), PAD (p=0.169) and ECG signs of myocardial ischemia (p=0.669). Conclusion: Chronic microvascular and macrovascular complications of type 2 diabetes are common and in our study are predominantly represented by diabetic neuropathy and PAD. Serum CysC can be useful in the diagnosis of chronic complications of T2D.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».