Higher HbA1c variability is associated with increased arterial stiffness in individuals with type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Both long-term glycaemic variability and arterial stiffness have been recognized as cardiovascular risk factors. This study aims to investigate whether an association between these phenomena exists in individuals with type 1 diabetes. Methods This cross-sectional study included 673 adults (305 men, 368 women) with type 1 diabetes and combined available retrospective laboratory data on HbA 1c from the preceding 10 years with outcome data on arterial stiffness and clinical variables from a comprehensive study visit. HbA 1c variability was calculated as adjusted standard deviation (adj-HbA 1c -SD), coefficient of variation (HbA 1c -CV) and average real variability (HbA 1c -ARV). As measures of arterial stiffness, carotid-femoral pulse wave velocity (cfPWV; n = 335) and augmentation index (AIx; n = 653) were assessed using applanation tonometry. Results The study population had a mean age of 47.1 (± 12.0) years and a median duration of diabetes of 31.2 (21.2–41.3) years. The median number of HbA 1c assessments per individual was 17 (12–26). All three indices of HbA 1c variability were significantly correlated with both cfPWV and AIx after adjustment for sex and age ( p < 0.001). In separate multivariable linear regression models, adj-HbA 1c -SD and HbA 1c -CV were significantly associated with cfPWV ( p = 0.032 and p = 0.046, respectively) and AIx ( p = 0.028 and p = 0.049, respectively), even after adjustment for HbA 1c -mean. HbA 1c -ARV was not associated with cfPWV or AIx in the fully adjusted models. Conclusions An association independent of HbA 1c -mean was found between HbA 1c variability and arterial stiffness, suggesting a need to consider multiple HbA 1c metrics in studies assessing cardiovascular risk in type 1 diabetes. Longitudinal and interventional studies are needed to confirm any causal relationship and to find strategies for reducing long-term glycaemic variability.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».