Diabetes and elevated plasma glucose in heart valve calcification and disease: the Copenhagen General Population Study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The only treatment available for aortic valve stenosis is valve replacement, which makes it important to identify modifiable risk factors. We tested the hypotheses that diabetes and elevated plasma glucose are associated with aortic and mitral valve calcification and aortic valve stenosis, and that these associations are explained partly by elevated plasma triglycerides, hypertension, and body mass index (BMI). METHODS AND RESULTS: In the Copenhagen General Population Study with 110 291 individuals, we evaluated risk of aortic valve stenosis and mitral valve regurgitation from health registers, and in a subset of 12 006 cardiac CT scanned individuals aortic and mitral valve calcification. Of individuals with cardiac CT, 3018 (25%) had aortic and 1521 (13%) had mitral valve calcification. For individuals with vs. without diabetes, the multi-variable adjusted odds ratios were 1.67 (95%:1.34-2.08) for aortic and 1.89 (1.48-2.40) for mitral valve calcification. The corresponding hazard ratio was 1.71 (1.44-2.03) for aortic valve stenosis.For individuals with glucose ≥6.6 mmol/L (≥118 mg/dL) vs. ≤5.1 mmol/L (≤92 mg/dL), the multi-variable adjusted odds ratios were 1.27 (1.07-1.52) for aortic and 1.44 (1.18-1.77) for mitral valve calcification. The corresponding hazard ratio was 1.33 (1.12-1.57) for aortic valve stenosis.In the relationship between diabetes and aortic valve stenosis, 4.8% (95% CI: 0.5-11%) of the association was explained by plasma triglycerides, 19% (14-28%) by hypertension, and 27% (18-43%) by BMI. CONCLUSION: Diabetes and elevated plasma glucose were associated with risk of aortic and mitral valve calcification and aortic valve stenosis. The risk of aortic valve stenosis was partly explained by elevated plasma triglycerides, hypertension, and BMI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».