Longitudinal Change in Serum Neurofilament Light Chain in Type 2 Diabetes and Early Diabetic Polyneuropathy: ADDITION-Denmark
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the longitudinal development of neurofilament light chain (NfL) levels in type 2 diabetes with and without diabetic polyneuropathy (+/-DPN) and to explore the predictive potential of NfL as a biomarker for DPN. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We performed retrospective longitudinal case-control analysis of data from 178 participants of the Anglo-Danish-Dutch Study of Intensive Treatment in People with Screen-Detected Diabetes in Primary Care-Denmark (ADDITION-Denmark) cohort of people with screen-detected type 2 diabetes. Biobank samples acquired at the ADDITION-Denmark 5- and 10-year follow-ups were analyzed for serum NfL (s-NfL) using single-molecule array, and the results were compared with established reference material to obtain NfL z-scores. DPN was diagnosed according to Toronto criteria for confirmed DPN at the 10-year follow-up. RESULTS: s-NfL increased over time in +DPN (N = 39) and -DPN participants (N = 139) at levels above normal age-induced s-NfL increase. Longitudinal s-NfL change was greater in +DPN than in -DPN participants (17.4% [95% CI 4.3; 32.2] or 0.31 SD [95% CI 0.03; 0.60] higher s-NfL or NfL z-score increase in +DPN compared with -DPN). s-NfL at the 5-year follow-up was positively associated with nerve conduction studies at the 10-year follow-up (P = 0.02 to <0.001), but not with DPN risk. Areas under the curve (AUCs) for s-NfL were not inferior to AUCs for the Michigan Neuropathy Screening Instrument questionnaire score or vibration detection thresholds. Higher yearly s-NfL increase was associated with higher DPN risk (odds ratio 1.36 [95% CI 1.08; 1.71] per 1 ng/L/year). CONCLUSIONS: Our findings suggest that preceding s-NfL trajectories differ slightly between those with and without DPN and imply a possible biomarker value of s-NfL trajectories in DPN.
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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 | 0,000 |
| 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 ».