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Enregistrement W4403520235 · doi:10.2215/cjn.0000000000000567

Albuminuria and Rapid Kidney Function Decline as Selection Criteria for Kidney Clinical Trials in Type 1 Diabetes Mellitus

2024· article· en· W4403520235 sur OpenAlexafffund
Youngshin Keum, Maria Luiza Caramori, David Z.I. Cherney, Jill P. Crandall, Ian H. de Boer, Ildiko Lingvay, Janet B. McGill, Sarit Polsky, Rodica Pop‐Busui, Peter Rossing, Ronald J. Sigal, Michael Mauer, Alessandro Doria

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of the American Society of Nephrology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesJuvenile Diabetes Research Foundation United States of AmericaCenter for Big Data Analytics, University of Texas at AustinNational Institute on AgingNational Institutes of HealthUniversity of Toronto
Mots-clésMedicineAlbuminuriaRenal functionType 2 Diabetes MellitusDiabetes mellitusClinical trialInternal medicineKidneySelection (genetic algorithm)Kidney diseaseType 2 diabetesIntensive care medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key Points Severely increased urinary albumin excretion rate is an effective criterion to select persons with type 1 diabetes at high risk of GFR decline for enrollment in clinical trials. A history of rapid GFR decline is less effective but can be used to extend clinical trials to person with normoalbuminuric diabetic kidney disease. These findings have immediate implications for the design of clinical trials of novel renoprotective interventions in type 1 diabetes. Background The optimal criteria to select individuals with type 1 diabetes mellitus and albuminuric or normoalbuminuric diabetic kidney disease, who are at risk of rapid kidney function decline, for clinical trials are unclear. Methods This study analyzed data from the Preventing Early Renal Loss in Diabetes clinical trial, which investigated whether allopurinol slowed kidney function decline in persons with type 1 diabetes mellitus and early-to-moderate diabetic kidney disease. Rates of iohexol GFR (iGFR) and eGFR decline during the 3-year study were compared by linear mixed effect regression between participants enrolled based on a history of moderately or severely increased albuminuria ( n =394) and those enrolled based on a recent history of rapid kidney function decline (≥3 ml/min per 1.73 m 2 per year) in the absence of a history of albuminuria ( n =124). The association between baseline albuminuria and iGFR/eGFR decline during the trial was also evaluated. Results Rates of eGFR decline during the trial were higher in participants with a history of albuminuria than in those with a history of rapid kidney function decline (−3.56 [95% confidence intervals (CIs), −3.17 to −3.95] versus −2.35 [95% CI, −1.86 to −2.84] ml/min per 1.73 m 2 per year, P = 0.001). The results were similar for iGFR decline, although the difference was not significant ( P = 0.07). Within the history of albuminuria group, the rate of eGFR decline was −5.30 (95% CI, −4.52 to −6.08) ml/min per 1.73 m 2 per year in participants with severely increased albuminuria as compared with −2.97 (95% CI, 2.44 to −3.50) and −2.32 (95% CI, −1.61 to −3.03) ml/min per 1.73 m 2 per year in those with moderately increased or normal/mildly increased albuminuria at baseline ( P < 0.001). Conclusions Severely increased albuminuria at screening is a powerful criterion for selecting persons with type 1 diabetes mellitus at high risk of kidney function decline. A history of rapid eGFR decline without a history of albuminuria is less effective for this purpose, but it can still identify individuals with type 1 diabetes mellitus who will lose kidney function more rapidly than expected from physiological aging. Clinical Trial registry name and registration number: NCT02017171.

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)0,303
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,379
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,697
Score d'incertitude au seuil0,860

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3030,379
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,350 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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