Relationship Between Advanced Glycation End Products Tissue Accumulation and Frailty in Patients Undergoing Cardiac Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Background: The advanced glycation end products (AGEs), which can be assessed through skin autofluorescence (SAF), have been linked to chronic kidney disease (CKD), diabetes mellitus (DM), and aging. However, it is unknown how frailty and SAF levels are associated with cardiovascular disease (CVD). Methods: We enrolled 1,000 consecutive CVD patients who participated in phase II cardiac rehabilitation (CR) and underwent assessment of SAF between November 2015 and September 2017 at Juntendo University Hospital. Of these, 48 patients were excluded as duplicate cases, and a deficiency in SAF data led to the exclusion of an additional 146 patients. The final analysis included 806 patients. Results: Seventy percent of patients were male, and the mean age was 67.0 ± 12.9 years. In this study, the patients were divided into two groups (high SAF group and low SAF group) based on the median SAF level (2.9 a.u.), which is known as a cutoff value to increase the risk of CVD in previous studies. Compared with the low SAF group (n = 368, 45.7%), the high SAF group (n = 438; 54.3%) was older, and the Kihon Checklist (KCL) total score and prevalence of DM and CKD were significantly higher (all, P < 0.05). Multivariate regression analyses demonstrated that age was the only independent associated factor (P < 0.05) in the low SAF group. Conversely, in the high SAF group, creatinine, hemoglobin A1c (HbA1c) and the sub-total KCL score (1 - 20) were independently associated with SAF levels (all, P < 0.05). Conclusions: Frailty assessed by KCL is one of the factors significantly correlated with the accumulation of AGEs as well as creatinine, HbA1c and brain natriuretic peptide (BNP) levels in the high SAF group of patients with CVD undergoing phase II CR, who have the higher risk of the onset of CVD and all-cause mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».