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Enregistrement W4381337820 · doi:10.2337/db23-321-or

321-OR: Differential Associations of Obesity and Metabolic Syndrome with Polyneuropathy in Early Type 2 Diabetes and Normal Glucose Tolerance

2023· article· en· W4381337820 sur OpenAlexaboutno aff
Gundega Sipola, ALEXANDER STROM, Maria Bombrich, Róbert Wágner, DAN ZIEGLER, Michael Roden, GIDON J. BÖNHOF

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineType 2 diabetesInternal medicineDiabetes mellitusMetabolic syndromeObesityPolyneuropathyEndocrinologySural nerveNerve conduction velocitySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is increasing evidence for a role of the metabolic syndrome (MetS) during development of distal sensorimotor polyneuropathy (DSPN). We hypothesized that MetS components are differentially associated with measures of DSPN in individuals with normal glucose tolerance (NGT) and early type 2 diabetes (T2D). Electrophysiological and quantitative sensory testing was performed in 180 participants with NGT and 355 with recent-onset T2D (known diabetes duration <1 year) matched for age from the German Diabetes Study (NGT/T2D [mean±SD]: age: 43.9±14.0/45.1±7.7 years; sex: 61/65% male; BMI: 26.8±5.0/32.3±6.5 kg/m²; HbA1c: 5.2±0.3/6.5±1.0%). Intraepidermal nerve fiber density (IENFD) was assessed in 218 individuals (NGT/T2D: n=117/101). Subsets of participants were followed for 5 years (NGT/T2D: n=48/53). MetS was defined according to International Diabetes Federation (2006) and DSPN according to Toronto consensus criteria (2011). After adjustment for age, sex, height, smoking and HbA1c, a lower IENFD was associated with higher weight (β=-0.306), number of MetS components (NMetSC; β=-0.222) and presence of central obesity (β=-0.292), while higher malleolar vibration perception threshold was associated with weight (β=0.219) in NGT (P<0.05), but not in T2D. Median motor nerve conduction velocity and sural sensory nerve action potential were inversely associated with weight (β=-0.182/-0.286), NMetSC (β=-0.127/-0.128), presence of central obesity (β=-0.163/-0.165), and MetS (β=-0.169/-0.203) in T2D (P<0.05). Higher weight predicted the presence of DSPN at 5 years (β=0.652, P=0.001) in NGT, while increasing NMetSC and MetS prevalence predicted a decline in IENFD over 5 years (β=-0.533/-0.388, P=0.001/0.013) in T2D. This suggests that obesity indices can predict DSPN over 5 years in NGT, while MetS and its components are differentially associated with measures of DSPN in early, well-controlled type 2 diabetes compared with NGT. Disclosure G.Sipola: None. A.Strom: None. M.Bombrich: None. R.Wagner: Advisory Panel; Daiichi Sankyo, Speaker's Bureau; Novo Nordisk, Sanofi. D.Ziegler: None. M.Roden: Advisory Panel; Eli Lilly and Company, Consultant; TARGET PharmaSolutions, Inc., Research Support; Boehringer-Ingelheim, Novo Nordisk, Novartis, Sanofi. G.J.Bönhof: None. Gds group: n/a. Funding German Federal Ministry of Health; Ministry of Innovation, Science, Research and Technology of the state North Rhine-Westphalia; German Federal Ministry of Education and Research

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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