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Enregistrement W4396989011 · doi:10.1681/asn.20223311s1119b

Role of Matrix Metalloproteinase-9 During Diabetic Ketoacidosis: Results From the Diabetic Kidney Alarm (DKA) Study

2022· article· en· W4396989011 sur OpenAlexaff
Isabella Melena, Federica Piani, Kalie L. Tommerdahl, Madison Baca, Alexis MacDonald, Laura Pyle, Daniël H. van Raalte, David Cherney, Kelly R. Bergmann, Robert G. Nelson, Richard J. Johnson, Gabriel Cara‐Fuentes, Petter Bjornstad

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetic ketoacidosisMedicineDiabetes mellitusMatrix metalloproteinase 9Internal medicineKidneyEndocrinologyMatrix metalloproteinaseIntensive care medicineUrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Matrix metalloproteinases (MMPs) are involved in the pathophysiology of acute and chronic kidney disease. However, their role in acute kidney injury (AKI) and proximal tubular dysfunction, a common complication of diabetic ketoacidosis (DKA), is unknown. We examined changes in MMP-9 during and 3 months after episodes of DKA in youth with known or new onset type 1 diabetes (T1D). Methods: Serum samples were collected from youth with DKA at 2 time points: 0-8 hours after starting an insulin infusion and 3 months after hospital discharge. Mixedeffects models evaluated the changes in serum MMP9 and associations with serum copeptin and uric acid and adjustments were made for estimated glomerular filtration rate (eGFR) calculated by serum creatinine and cystatin C. Data are reported as mean and standard deviation (SD) or standard error (SE), or β-estimates and SE for mixed-effects models. Results: We enrolled 40 youth (52% boys, age [mean±SD] 11±4 years, venous pH 7.2±0.1, blood glucose 451±163 mg/dL). 17% of participants (n= 7) met criteria for AKI. Concentrations of MMP-9 were significantly higher during episodes of DKA compared to 3 months follow-up (mean±SE: 1504.6±137 vs. 668.7±159 ng/mL, p=0.0003). At 0-8 hours, participants with AKI had significantly higher MMP-9 (2256.9±310.1 vs. 1344.7±143.5 ng/mL, p=0.01). Higher serum MMP9 was associated with higher serum copeptin, a surrogate marker of vasopressin, (β±SE: 12.4±3.6 per 1 pmol/L increment in copeptin) and higher uric acid (β±SE: 123.9±42.2 per 1 mg/dL increment in uric acid). Conclusions: In our study, DKA and accompanying AKI associated with elevated concentrations of serum MMP-9, a marker of oxidative stress and remodeling, potentially highlighting the underlying mechanisms of kidney injury during DKA. Funding: Other NIH Support - NIH CTSA Grant UL1 TR002535, Private Foundation Support

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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