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Enregistrement W4396992906 · doi:10.1681/asn.20213210s1275d

Metabolic Acidosis and the Risk of Progression to Diabetes in Patients with Prediabetes and CKD

2021· article· en· W4396992906 sur OpenAlexaff
Nancy L. Reaven, Susan E. Funk, Julie Lai, Vandana Mathur, Navdeep Tangri

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrediabetesMedicineDiabetes mellitusMetabolic acidosisInternal medicineKidney diseaseAcidosisEndocrinologyIntensive care medicineType 2 diabetes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Diabetes and metabolic acidosis are known risk factors for progression of CKD. Treatment of metabolic acidosis has been shown to reduce insulin resistance among patients with CKD and diabetes, but whether metabolic acidosis predicts progression from prediabetes to diabetes among patients with CKD is unknown. Methods: Optum's de-identified Integrated Claims-Clinical dataset of US patients (2007-2019) was queried for patients with non-dialysis CKD stages 3-5 with 2 consecutive serum bicarbonate of 12 to <22 mEq/L (metabolic acidosis) or 22 to <30 mEq/L (normal serum bicarbonate) with ≥1 year prior data and ≥2 years of post-index data or death within 2 years. Patients with prediabetes (HbA1c 5.7 to <6.5%, fasting plasma glucose 100 to <126 mg/dL, or 75 g oral glucose challenge 140-199 mg/dL) were followed for up to 11.5 years for incident diabetes identified through lab values, diagnosis, or prescriptions. Cox proportional hazards models were used to evaluate metabolic acidosis as a predictor of incident diabetes, adjusting for age, sex, race, low-income status, geo-coded education level, and baseline BMI, eGFR, metabolic syndrome and polycystic ovary syndrome. Death was also evaluated as a competing risk. Results: 7156/136,067 patients had evidence of prediabetes during the pre-index year. 47% (136/292) of patients with baseline metabolic acidosis and 46% (3143/6864) with normal serum bicarbonate developed diabetes during the outcome period (P=0.8). Patients with metabolic acidosis developed diabetes sooner on average compared with normal serum bicarbonate (544 vs 643 days); however, baseline metabolic acidosis was not a significant predictor of time to incident diabetes in adjusted analyses (HR 1.20, 95% CI:0.96-1.49). Metabolic syndrome (HR 1.26, 95% CI:1.08 1.46), Black race (HR 1.28 [1.11-1.47]), male sex (HR 1.11[1.01-1.21]), and higher BMI (HR 1.03 [1.02-1.03]) were associated with a higher risk of progression to diabetes. Higher baseline eGFR was associated with lower risk of progression to diabetes (HR 0.993 [0.988 0.997]). Conclusions: In this longitudinal analysis of non-dialysis CKD stages 3-5 patients with prediabetes, metabolic acidosis was not associated with progression to diabetes. Funding: Commercial Support - Tricida, Inc.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0020,000

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 GPT0,236
Écart entre enseignants0,231 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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