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Enregistrement W4408168292 · doi:10.34067/kid.0000000763

Association between Post-Transplant Vitamin D, Metabolic Syndrome, and Post-Transplant Diabetes Mellitus

2025· article· en· W4408168292 sur OpenAlexaff
Rohit Malyala, Karan Vansjalia, Michelle M. Nash, Niki Dacouris, Lindita Rapi, G. V. Ramesh Prasad

Notice bibliographique

RevueKidney360 · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineDiabetes mellitusMetabolic syndromeNational Cholesterol Education ProgramVitamin D and neurologyQuartileContext (archaeology)Populationvitamin D deficiencyGastroenterologyEndocrinologyConfidence intervalBiologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key Points Metabolic syndrome components after kidney transplant are associated with a higher likelihood of post-transplant diabetes. This predictive association persists independently of other prediabetes markers, including fasting sugar and hemoglobin A1c. Higher vitamin D-25 levels blunt this association; in patients with high metabolic syndrome burden, vitamin D supplementation may be warranted. Background Associations between 25-hydroxyvitamin D (25(OH)D) deficiency and diabetes have been observed in the general population, but are less delineated in kidney transplant recipients (KTRs), especially in the context of highly prevalent metabolic syndrome (MetS) features in KTRs. We hypothesized that vitamin D deficiency may present greater risk in KTRs with greater burden of MetS features. Methods We retrospectively evaluated 1792 KTRs with no treated diabetes at transplant between 1998 and 2018. Vitamin D was measured at ≥3 months post-transplant. MetS features were defined by the National Cholesterol Education Program, Adult Treatment Panel III (NCEP-ATP-III) criteria. The primary outcome was treated post-transplant diabetes mellitus (PTDM) incidence. Results In 1792 nondiabetic KTRs followed for 10,956 patient-years, 237 patients developed PTDM. For KTRs meeting NCEP-ATP-III criteria with fourth-quartile 25(OH)D, there were 1.5 new diagnoses per 100 patient-years versus 4.2 events per 100 patient-years in KTRs with first-quartile 25(OH)D ( P < 0.001). In multivariate survival regression, vitamin D was, accounting for individual NCEP-ATP-III criteria, associated with PTDM (hazard ratio, 0.93 per 10 nmol/ml 25(OH)D, P = 0.007) independently of fasting blood sugar and hemoglobin A1c. In marginal effects analysis, MetS effect on PTDM increased as serum 25(OH)D levels decreased. Conclusions Our study suggests that decreased 25(OH)D is associated with increased PTDM, and this marginal effect worsens as KTRs have an increased burden of MetS.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,252 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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