Urinary Vitamin D Binding Protein: A Marker of Kidney Tubular Dysfunction in Patients at Risk for Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context Recent studies have reported elevated urinary vitamin D binding protein (uVDBP) concentrations in patients with diabetic kidney disease, although the utility of uVDBP to predict deterioration of kidney function over time has not been examined. Objective Our objective was to assess the association of uVDBP with longitudinal changes in kidney function. Methods Adults at-risk for type 2 diabetes from the Prospective Metabolism and Islet Cell Evaluation (PROMISE) study had 3 assessments over 6 years (n = 727). Urinary albumin-to-creatinine ratio (ACR) and estimated glomerular filtration rate (eGFR) were used as measures of kidney function. Measurements of uVDBP were performed with enzyme-linked immunosorbent assay and normalized to urine creatinine (uVDBP:cr). Generalized estimating equations (GEEs) evaluated longitudinal associations of uVDBP and uVDBP:cr with measures of kidney function, adjusting for covariates. Results Renal uVDBP loss increased with ACR severity at baseline. Individuals with normoalbuminuria, microalbuminuria, and macroalbuminuria had median log uVDBP:cr concentrations of 1.62 μg/mmol, 2.63 μg/mmol, and 2.48 μg/mmol, respectively, and ACR positively correlated with uVDBP concentrations (r = 0.37; P < .001). There was no significant association between uVDBP and eGFR at baseline. Adjusted longitudinal GEE models indicated that each SD increase both in baseline and longitudinal uVDBP:cr was significantly associated with higher ACR over 6 years (β = 30.67 and β = 32.91, respectively). Conversely, neither baseline nor longitudinal uVDBP:cr measures showed a significant association with changes in eGFR over time. These results suggest that loss of uVDBP:cr over time may be a useful marker for predicting renal tubular damage in individuals at risk for diabetes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».