Abstracts from the 6th Joint Meeting of ABCD & UKKA 2023
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Globally, 40% of people receiving peritoneal dialysis have a diagnosis of diabetes.High-quality data on the potential impact of improving glycaemic control are needed to inform the KDIGO recommendation to individualise HbA1c targets.Methods: The association between first HbA1c and all-cause mortality in people on peritoneal dialysis (PD) for kidney failure recruited into PDOPPS1 (2014-2017) and PDOPPS2(2018-2022) identified as diabetic was estimated using Cox proportional hazards models adjusted for age, sex, race, country, albumin, haemoglobin and co-morbidities.To inform HbA1c individualisation, subgroup analyses drawn from these adjustment variables were performed.Results: From 24,259 individuals recruited into PDOPPS, 13,646 were identified as diabetic.Of these, 9,722 had HbA1c performed after a mean of 11.2 months' PD therapy, mean follow-up 17.2 months.Mean HbA1c was 6.9%.Mean HbA1c ranged from 6.4% in Japan to 7.3% in Canada.In people with type 2 diabetes (T2DM), relative to HbA1c 6.0-7.0%,there was weak evidence for increased all-cause mortality for HbA1c >9% (HR 1.18, p=0.067), becoming more robust in those aged <65 years (HR 1.4, p=0.01).In individuals with albumin >3.0g/dL, or those with no previous coronary artery disease (CAD), the threshold for significantly increased mortality dropped to >8% (HR ~1.2 ).The hazard ratio for mortality for the >8% threshold climbed to 1.92 for those aged <65 years, with both serum albumin >3.0g/dL and no previous CAD.Conclusions: In diabetic adults receiving PD for kidney failure, the associations seen between HbA1c and mortality argue for tighter individualised targets for particular patient subgroups (younger, non-inflamed and without established CAD) than clinical practice guidelines have previously suggested.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,485 | 0,319 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».