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Enregistrement W4411060792 · doi:10.1080/07853890.2025.2514787

Time to replace the oral glucose tolerance test for cystic fibrosis related diabetes first-step screening? Establishing glycemic tools relevant to cystic fibrosis

2025· article· en· W4411060792 sur OpenAlexafffundabout
Mathew P. Estey, Shelby Sissons, Heather Sharpe, Michelle Doll-Shankaruk, Daniel R. Beriault, Julie Gilmour, Kathleen Lee, Winnie M. Leung, Michael D. Parkins, Bradley S. Quon, Elizabeth Tullis, Jie Zheng, Grace Y. Lam

Notice bibliographique

RevueAnnals of Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of CalgaryUniversity of TorontoCystic Fibrosis CanadaSt. Paul's HospitalAlberta Health ServicesSt. Michael's HospitalAlberta Hospital EdmontonUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity Hospital Foundation
Mots-clésCystic fibrosisCystic fibrosis-related diabetesMedicineGlycemicDiabetes mellitusGlucose tolerance testFibrosisInternal medicineImpaired glucose toleranceEndocrinologyType 2 diabetesInsulin resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction As the life expectancy of people with cystic fibrosis (CF) increases, complications related to CF, such as CF-related diabetes (CFRD), are of great concern. Oral glucose tolerance test (OGTT) is the current gold standard test to screen for CFRD, which is associated with reduced lung function and body mass index (BMI). However, this is a cumbersome test with poor adherence, and emerging evidence suggests that HbA1c or serum fructosamine might be viable alternative screening tools.Research Design and Methods A multi-center study across four Canadian adult CF centers was conducted to determine the ability of HbA1c and serum fructosamine levels to predict screening OGTT results. Cross-sectional outcome data, including ppFEV1 and BMI within two months of testing, were collected.Results A total of 183 CFRD screening encounters over five years were included. HbA1c and the fructosamine-to-albumin ratio had similar predictive performances for CFRD as determined by OGTT-defined cutoffs (AUC both 0.68) and for impaired glucose tolerance (AUC 0.69 and 0.64, respectively). However, the specificity of FAR is lower, meaning fewer OGTTs can be avoided if FAR is used as a first-step screening test when screening for either CFRD and/or IGT compared to HbA1. The optimal HbA1c cut-off for CFRD screening was ≥5.5% (sensitivity, 95%; specificity, 32%). Regression analyses demonstrated a strong inverse correlation between HbA1c and ppFEV1 (p < 0.0001), while the OGTT was inversely correlated with ppFEV1 (p < 0.05), and the fructosamine-to-albumin ratio was inversely correlated with BMI (–0.9; 95% CI −1.5, −0.4; p = 0.002), but not with ppFEV1 within 2 months of testing.Conclusion HbA1c is validated as a first step in screening for CFRD, allowing one-third of the patients to avoid the OGTT. As HbA1c demonstrated a stronger correlation with ppFEV1 than the OGTT, consideration could be made to redefine CFRD based on HbA1c.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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