Intensive Glucose Lowering and Its Effects on Vascular Events and Death According to Age at Diagnosis and Duration of Diabetes: The ADVANCE Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the vascular effects of pursuing more versus less glucose lowering in patients with younger or older age at diabetes diagnosis, and with shorter or longer diabetes duration. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We studied 11,138 participants from the Action in Diabetes and Vascular Disease: Preterax and Diamicron MR Controlled Evaluation (ADVANCE) trial, classified into subgroups defined by age at diabetes diagnosis (≤50, >50-60, and >60 years) and diabetes duration (≤5, >5-10, and >10 years). RESULTS: Intensive glucose lowering significantly lowered the risk of the primary composite outcome of major macrovascular and microvascular events (hazard ratio 0.90, 95% CI 0.82-0.98) with no evidence of heterogeneity in the proportional effects across subgroups defined by age at diagnosis or diabetes duration (P for heterogeneity = 0.86 and 0.47, respectively). Similar consistent treatment effects were also observed for all-cause death, cardiovascular death, and the components of major vascular events. CONCLUSIONS: Intensive glucose lowering may be recommended irrespective of age at diagnosis or diabetes duration.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».