Classification of longitudinal estimated glomerular filtration rate trajectories in Canadian adults with type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Type 1 diabetes (T1D) increases the risk of chronic kidney disease (CKD) development. The aims of this study were to classify trajectories of estimated glomerular filtration rate (eGFR) in a cohort of Canadian adults with T1D, and to describe the risk factors associated with declining eGFR trajectories. In this retrospective cohort of adults with T1D, data was collected between 1996 and 2020. CKD was defined as eGFR <60 mL/min/1.73 m 2 . Latent class mixed models were used to categorize eGFR trajectories. Multinomial logistic regression was used to identify factors associated with declining eGFR trajectories. In this study, 304 adults were analyzed, with baseline measurements at a median duration of T1D of 15.3 (5.4–24.2) years. Eight percent of the cohort developed CKD over a median duration of 24.3 (13.7–34.8) years. Four classes of longitudinal eGFR trajectories were identified, broadly categorized as steeply declining (SD1, SD2) and gradual declining (GD1, GD2). Female sex, poor glycemic control, elevated body mass index, and albuminuria were associated with a steeply declining trajectory. In this cohort, four distinctive eGFR trajectories were identified, including a subtype with steeply declining eGFR. Given the complex nature of CKD progression, further prospective study of this model for identification of individuals at risk for CKD based on their trajectory of kidney function may support clinicians in their decision-making. • The effects of high blood sugar on the kidneys are complex. • People with type 1 diabetes are at risk for developing chronic kidney disease. • Early identification of those at risk for chronic kidney disease is advantageous. • Tracking change in kidney function may be a helpful tool for diabetes providers.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».