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Enregistrement W4386203245 · doi:10.1111/dme.15208

Hyperglycaemia following a simultaneous pancreas and kidney transplant

2023· article· en· W4386203245 sur OpenAlexaff
Jessica Lee Siew Hua, Conor Byrne, Janaka Karalliedde, Tahseen A Chowdhury

Notice bibliographique

RevueDiabetic Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesBarts Charity
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusGerontologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 46-year-old Black British man attended transplant follow-up. He had a history of Type 1 diabetes (T1D) diagnosed at the age of 14, with modest glucose control. He developed significant diabetic nephropathy progressing to severe chronic kidney disease and underwent pre-emptive simultaneous pancreas and kidney (SPK) transplantation 6 years previously. Transplant renal function was good and regular glycated haemoglobin tests were normal (36–41 mmol/mol [5.6%–5.9%]). At his most recent transplant clinic visit, his glycated haemoglobin had risen to 72 mmol/mol (8.7%). He was assessed urgently in the renal transplant diabetes clinic. His immunosuppression treatments were tacrolimus, mycophenolate mofetil and prednisolone 5 mg daily at stable doses over the preceding months. What are the potential reasons for hyperglycaemia following SPK transplantation? What investigations are required? He was asymptomatic, but home capillary blood glucose tests ranged from 5.6 mmol/L–13.6 mmol/L. Blood tests showed a normal serum lipase, a C-peptide of 899 pmol/L (paired glucose 7.9 mmol/L) and weakly positive glutamic acid decarboxylase antibodies at a titre of 21 units/L (normal <6). He was noted to have had a 25 kg weight gain following the transplant, with a current body mass index of 32.5 kg/m2. His case was discussed with the transplant surgical team who undertook an urgent pancreatic biopsy. This showed no evidence of rejection but did show evidence of recurrent T1D, with insulitis affecting many islets. The clinical impression was that his hyperglycaemia was likely due to a combination of recurrent autoimmunity, with resultant loss of insulin secretion, which was exacerbated by insulin resistance due to significant weight gain (plus the impact of immunosuppression). He was commenced on metformin, but was unable to tolerate it and subsequently commenced on dulaglutide. He achieved 7 kg weight loss, and glycated haemoglobin has remained around 46–47 mmol/mol (6.3%–6.4%). His C-peptide has remained around 1000 pmol/L. Hyperglycaemia following SPK transplantation is important and requires investigation. The most important cause is rejection.1 Weight gain following SPK transplantation, however, is common.2 Hyperglycaemia may, therefore, also occur due to insulin resistance, or the effect of immunosuppressants such as steroids and calcineurin inhibitors. Recurrent T1D in a transplanted pancreas is rare. In a Spanish case series of 81 participants with pancreas transplants, only two participants developed recurrent T1D.3 Rates of pancreas graft survival post-SPK transplant are currently quoted at 86% at 1 year and 53% at 10 years.4 Mitigating weight gain is an important aim post-SPK transplantation and may aid the longevity of the pancreas graft. If there are symptoms of hyperglycaemia or insulin deficiency post-SPK, prompt use of insulin pending investigations is advised to reduce the risk of hyperglycaemic emergency. The authors declare no conflicts of interest. Data sharing not applicable to this article as no datasets were generated or analysed during the current study.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil0,495

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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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