Longitudinal Trajectories of Biomarkers of Kidney Tubular Function in Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Tubular biomarkers may shed insight into progression of kidney tubulointerstitial pathology complementary to traditional measures of glomerular function and damage. Methods: We examined trajectories of tubular biomarkers in the Diabetes Control and Complications Trial and the Epidemiology of Diabetes Interventions and Complications Study (DCCT/EDIC Study) of type 1 diabetes (T1D). Biomarkers were measured in a subset of 220 participants across 7 time points over 26 years. Measurements included the following: kidney injury molecule 1 (KIM-1), soluble tumor necrosis factor 1 (sTNFR1) in serum or plasma, epidermal growth factor (EGF), monocyte chemoattractant protein-1 (MCP1) in timed urine, and a composite tubular secretion score. We described biomarker trajectories and examined how these were affected by intensive glucose-lowering therapy and glycemia. Results: and 90% of participants had a urinary albumin excretion rate (AER) <30 mg/24h. Mean changes in biomarkers over time (percent/decade) were: KIM-1: 27.3% (95% confidence interval [CI]: 21.4-33.5), sTNFR1: 16.9% (14.5-19.3), MCP1: 18.4% (8.9-28.8), EGF: -13.5% (-16.7 to -10.1), EGF-MCP1 ratio: -26.9% (-32.2 to -21.3), and tubular secretion score -0.9% (-1.8 to 0.0), versus -12.0% (CI: -12.9 to -11.1) for eGFR and 10.9% (2.5-20.1) for AER. Intensive versus conventional glucose-lowering therapy was associated with slower increase in sTNFR1 (relative difference in change: 0.94 [0.90-0.98]). Higher HbA1c was associated with faster increases in sTNFR1 (relative difference in change: 1.06 per 1% higher HbA1c [1.05-1.08]) and KIM-1 (1.09 [1.05-1.14]). Conclusion: Among participants with T1D and normal eGFR at baseline, kidney tubular biomarkers changed significantly over long-term follow-up. Hyperglycemia was associated with larger increases in serum or plasma sTNFR1 and KIM-1, when followed-up longitudinally.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».