420-P: Longitudinal Trajectories of Tubular Biomarkers in Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Tubular biomarkers may provide insight into progression of kidney tubulointerstitial pathology that is complementary to traditional measures of glomerular function and damage. Methods: We examined longitudinal tubular biomarker trajectories in the DCCT/EDIC Study of T1D. For each of 220 randomly-selected participants, biomarkers were measured at up to 7 time points over 26 years. Measurements comprised KIM-1 and sTNFR1 in plasma, EGF and MCP1 in timed urine, and a composite tubular secretion score calculated from the urinary clearances of 8 small molecules secreted by the proximal tubule. Biomarker trends were described and associations with intensive diabetes therapy and glycemia changes over time were tested. Results: Mean age was 28 years at baseline, 45% were women, and 50% were assigned to intensive versus conventional therapy during DCCT. At baseline, participants had a mean estimated glomerular filtration rate (eGFR) of 125 ml/min/1.73m2, and 90% had a urinary albumin excretion rate (AER) < 30 mg/24h. Mean changes in biomarkers over time (in percent per decade) were: KIM-1 27.3% (95% CI 21.4, 33.5), sTNFR1 16.9% (95% CI 14.5, 19.3), MCP1 18.4% (95% CI 8.9, 28.8), EGF -13.5% (95% CI -16.7, -10.1), EGF/MCP1 -26.9% (95% CI -32.2, -21.3), and tubular secretion score -0.9% (95% CI -1.8, 0.0), compared with -12.0% (95% CI -12.9, -11.1) for eGFR and 10.9% (95% CI 2.5, 20.1) for AER. Intensive versus conventional therapy was associated with slower rise in sTNFR1 (relative difference in change 0.94; 95% CI 0.90, 0.98). Higher time-updated HbA1c was associated with faster rises in sTNFR1 (relative difference in change 1.06 per 1% higher HbA1c; 95% CI 1.05, 1.08) and KIM-1 (1.09; 95% CI 1.05, 1.14). Conclusion: Among people with T1D and normal eGFR at baseline, kidney tubular biomarkers changed significantly over long-term follow-up. Hyperglycemia was associated with larger increases in plasma sTNFR1 and KIM1 over time. Disclosure C.Limonte: None. I.Bebu: None. J.Seegmiller: None. M.Molitch: Consultant; Amryt Pharma Plc, Corcept Therapeutics, Janssen Pharmaceuticals, Inc., Sention, Takeda Pharmaceutical Co., Ltd. B.A.Perkins: Advisory Panel; Dexcom, Inc., Insulet Corporation, Novo Nordisk, Sanofi, Vertex Pharmaceuticals Incorporated, Other Relationship; Abbott, Medtronic, Sanofi, Research Support; Novo Nordisk, Bank of Montreal (BMO). A.B.Karger: Consultant; Roche Diagnostics, Research Support; Kyowa Kirin Co., Ltd., Siemens, Speaker's Bureau; Siemens, American Society of Nephrology, American Kidney Fund, National Kidney Foundation. I.De boer: Advisory Panel; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim and Eli Lilly Alliance, Boehringer Ingelheim International GmbH, Otsuka America Pharmaceutical, Inc., Bayer Inc., Consultant; George Clinical, Gilead Sciences, Inc., Medscape, Research Support; Dexcom, Inc. Dcct/edic writing group: n/a. Funding National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases (U01DK094176, U01DK094157)
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».