Glycemic control, HbA1c variability, and major cardiovascular adverse outcomes in type 2 diabetes patients with elevated cardiovascular risk: insights from the ACCORD study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although recent guidelines advocate for HbA1c target individualization, a comprehensive criterion for patient categorization remains absent. This study aimed to categorize HbA1c variability levels and explore the relationship between glycemic control, cardiovascular outcomes, and mortality across different degrees of variability. METHODS: Action to Control Cardiovascular Risk in Diabetes study data were used. HbA1c variability was measured using the HbA1c variability score (HVS) and standard deviation (SD). K-means and K-medians clustering were used to combine the HVS and SD. RESULTS: K-means clustering was the most stable algorithm with the lowest clustering similarities. In the low variability group, intensive glucose-lowering treatment significantly reduced the risk of adverse cardiovascular outcomes (HR: 0·78 [95% CI: 0·63, 0·97]) without increasing mortality risk (HR: 1·07 [0.81, 1·42]); the risk of adverse cardiovascular events (HR: 1·33 [1·14, 1·56]) and all-cause mortality (HR: 1·23 [1·01,1·51]) increased with increasing mean HbA1c. In the high variability group, treatment increased the risk of cardiovascular events (HR: 2.00 [1·54, 2·60]) and mortality (HR: 2·20 [1·66, 2·92]); a higher mean HbA1c (7·86%, [7·66%, 8·06%]) had the lowest mortality risk, when the mean HbA1c was < 7·86%, a higher mean HbA1c was associated with a lower mortality risk (HR: 0·63 [0·42, 0·95]). In the medium variability group, a mean HbA1c around 7·5% was associated with the lowest risk. CONCLUSIONS: HbA1c variability can guide glycemic control targets for patients with type 2 diabetes. For patients with low variability, the lower the HbA1c, the lower the risk. For those with medium variability, controlling HbA1c at 7·5% provides the maximum benefit. For patients with high variability, a mean HbA1c of around 7·8% presents the lowest risk of all-cause mortality, a lower HbA1c did not provide cardiovascular benefits but instead increased the mortality risk. Further studies, especially those with patients that reflect the general population with type 2 diabetes undergoing the latest therapeutic approaches, are essential to validate the conclusions of this study.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».