Kidney Hemodynamic Function in Historic vs. Contemporary Patients with Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Advances in insulin technology have led to better glycemic control in patients with type 1 diabetes (T1D), but whether renal hemodynamic function has changed over time with advances in insulin technology in T1D is unknown. Methods: We measured renal hemodynamic function in 23 patients with long-standing T1D from an ongoing clinical trial and compared findings to those from older adults with T1D from the Canadian Study of Longevity in Type 1 Diabetes (Lytvyn et al. AJKD 2019). Glomerular filtration rate (GFR) was measured using iohexol clearance, effective renal plasma flow (RPF) measured using para-aminohippurate clearance, while intraglomerular pressure (PGLO), renal vascular resistance (RVR), efferent arteriole resistance (RE), and afferent arteriolar resistance (RA) estimated using the Gomez equations. Results: Participants from the contemporary cohort were slightly younger and more likely to be male than the historic cohort (Table). HbA1c trended towards being lower in the contemporary cohort but it did not reach statistical significance. GFR, RPF, RBF, and PGLO were significantly greater in the contemporary vs. historic cohort. In contrast, FF, RVR, RE, and RA were significantly lower in the contemporary cohort. There were no differences in systolic blood pressure or mean arterial pressure between the groups. Conclusion: T1D patients from the contemporary cohort had significantly less renal vasoconstriction and intraglomerular pressure than patients from the historic cohort. Funding: Private Foundation Support - Parameter Contemporary Cohort (N=23) Historic Cohort (N=66) P-value Demographic and Clinical Characteristics Age, years 60 ± 15 66 ± 8 0.01 Male, N(%) 17 (73.9) 30 (45) <0.0001 BMI, kg/m2 28.1 ± 6.3 26.6 ± 3.9 0.29 HbA1C, % 7.0 ± 0.8 7.4 ± 0.8 0.07 Renal Hemodynamic Function RPF (ml/min) 586 ± 112 447 ± 101 <0.0001 GFR (ml/min) 107 ± 17 103 ± 17 <0.0001 Filtration Fraction 0.19 ± 0.03 0.24 ± 0.04 <0.0001 RBF (L/min) 1025 ± 251 689 ± 166 <0.0001 RVR (mm Hg/L/min) 0.09 ± 0.02 0.14 ± 0.04 <0.0001 Intraglomerular Hemodynamic Parameters PGLO, mm Hg 54.3 ± 4.2 51.4 ± 4.3 0.006 R E, dyne-s-cm-5 2,954 ± 878 4,546 ± 1714 <0.0001 RE, dyne-s-cm-5 1,586 ± 311 2,403 ± 544 <0.0001 Mean (SD) unless otherwise specified
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».