High-density lipoprotein subclasses and cardiovascular disease and mortality in type 2 diabetes: analysis from the Hong Kong Diabetes Biobank
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective High-density lipoproteins (HDL) comprise particles of different size, density and composition and their vasoprotective functions may differ. Diabetes modifies the composition and function of HDL. We assessed associations of HDL size-based subclasses with incident cardiovascular disease (CVD) and mortality and their prognostic utility. Research design and methods HDL subclasses by nuclear magnetic resonance spectroscopy were determined in sera from 1991 fasted adults with type 2 diabetes (T2D) consecutively recruited from March 2014 to February 2015 in Hong Kong. HDL was divided into small, medium, large and very large subclasses. Associations (per SD increment) with outcomes were evaluated using multivariate Cox proportional hazards models. C-statistic, integrated discrimination index (IDI), and categorial and continuous net reclassification improvement (NRI) were used to assess predictive value. Results Over median (IQR) 5.2 (5.0–5.4) years, 125 participants developed incident CVD and 90 participants died. Small HDL particles (HDL-P) were inversely associated with incident CVD [hazard ratio (HR) 0.65 (95% CI 0.52, 0.81)] and all-cause mortality [0.47 (0.38, 0.59)] (false discovery rate < 0.05). Very large HDL-P were positively associated with all-cause mortality [1.75 (1.19, 2.58)]. Small HDL-P improved prediction of mortality [C-statistic 0.034 (0.013, 0.055), IDI 0.052 (0.014, 0.103), categorical NRI 0.156 (0.006, 0.252), and continuous NRI 0.571 (0.246, 0.851)] and CVD [IDI 0.017 (0.003, 0.038) and continuous NRI 0.282 (0.088, 0.486)] over the RECODe model. Conclusion Small HDL-P were inversely associated with incident CVD and all-cause mortality and improved risk stratification for adverse outcomes in people with T2D. HDL-P may be used as markers for residual risk in people with T2D.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».