Mortality and cardiovascular events in new onset diabetes mellitus after renal transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: By using multiple fasting blood glucose determinations before and after transplantation, we answer the following question: what are the prevalence, risk factors, and impact on prognosis of new onset diabetes in renal transplant patients? Methods: This was a single-centre, retrospective, observational cohort study of 289 adult patients without diabetes who underwent renal transplantation. Results: New onset diabetes developed in 87 patients (30%) 1.83 months after discharge. Patients with new onset diabetes were treated with long-acting insulin (n = 63, 68%), metformin (n = 77, 80%), and glibenclamide (n = 62, 65%); more than 70% received statins and aspirin. Multivariate analysis (Cox regression analysis) showed that age (HR 1.034, 95% CI 1.013–1.055), body mass index (HR = 1.091, 95% CI 1.035–1.150), and transplant era (HR = 0.148, 95% CI 0.078–0.284) were the independent predictors of new onset diabetes. No difference was found in the incidence of cardiovascular events (log-rank = 0.207) and death (log-rank = 0.319). Discussion: In patients free of diabetes before transplantation, de novo diabetes mellitus is common and related to discrete alterations in metabolic profile before transplantation. A careful evaluation of the metabolic profile of patients on the waiting list would identify patients prone to develop new onset diabetes. New onset diabetes was not related to the incidence of events or death.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».