RESUMEN
BACKGROUND: Diabetic medications can cause hypoglycemia, which may lead to myocardial damage. OBJECTIVES: This study sought to determine whether hypoglycemia is associated with higher levels of high-sensitivity cardiac troponin T (hsTnT). METHODS: The BARI 2D (Bypass Angioplasty Revascularization Investigation 2 Diabetes) trial randomized patients with type 2 diabetes mellitus and stable coronary artery disease, and closely followed them for hypoglycemia over the first year. Hypoglycemia was classified by maximum severity and frequency. hsTnT was measured at baseline and 1 year, and analyzed using multivariable regression. RESULTS: Of 1,984 patients, follow-up hypoglycemia was absent in 1,026 (52%) patients, mild in 875 (44%), and severe in 83 (4%), and occurred less than weekly in 561 (28%) and greater than or equal to weekly in 397 (20%). hsTnT levels were associated with hypoglycemia: a median of 11.4 ng/l (interquartile range [IQR]: 8.1 to 17.3 ng/l) for none, 12.5 ng/l (IQR: 8.3 to 19.3 ng/l) for mild, and 13.7 ng/l (IQR: 9.9 to 24.9 ng/l) for severe hypoglycemia (p = 0.0001); and 12.5 ng/l (IQR: 8.3 to 18.1 ng/l) for less than weekly and 13.0 ng/l (IQR: 8.8 to 21.1 ng/l) for greater than or equal to weekly hypoglycemia (p = 0.0013). Severe hypoglycemia was associated with 34% higher 1-year hsTnT levels (p < 0.0001) in unadjusted analysis, 17% higher (p = 0.006) after adjustment for baseline factors unrelated to diabetes, and 6% higher (p = 0.23) after further adjustment for the duration and severity of diabetes. Hypoglycemia greater than or equal to weekly was associated with 14% higher hsTnT (p = 0.0003) in unadjusted analysis, 12% higher (p = 0.0002) after adjustment for baseline factors unrelated to diabetes, and 4% higher (p = 0.16) after adjustment for diabetes related factors. CONCLUSIONS: Hypoglycemia was associated with elevated hsTnT levels, but this may be due to more severe diabetes in patients who developed hypoglycemia, rather than the direct result of hypoglycemia. (Bypass Angioplasty Revascularization Investigation in Type 2 Diabetes [BARI2D]; NCT00006305).
Asunto(s)
Glucemia/análisis , Puente de Arteria Coronaria/métodos , Enfermedad de la Arteria Coronaria , Diabetes Mellitus Tipo 2 , Hipoglucemia , Troponina T/sangre , Anciano , Biomarcadores/análisis , Biomarcadores/sangre , Enfermedad de la Arteria Coronaria/sangre , Enfermedad de la Arteria Coronaria/complicaciones , Enfermedad de la Arteria Coronaria/diagnóstico , Enfermedad de la Arteria Coronaria/cirugía , Correlación de Datos , Diabetes Mellitus Tipo 2/sangre , Diabetes Mellitus Tipo 2/complicaciones , Diabetes Mellitus Tipo 2/diagnóstico , Diabetes Mellitus Tipo 2/terapia , Femenino , Humanos , Hipoglucemia/sangre , Hipoglucemia/etiología , Masculino , Persona de Mediana Edad , Gravedad del Paciente , Periodo Posoperatorio , Medición de Riesgo , Factores de Riesgo , Índice de Severidad de la EnfermedadRESUMEN
La predicción del riesgo integra las normativas estadounidenses actuales para la enfermedad cardiovascular (ECV) en las mujeres. Aunque existen actualmente algoritmos para la predicción del riesgo para identificar mujeres con alto riesgo de ECV a 10 años, los clínicos y los investigadores se han interesado en el desarrollo de nuevos biomarcadores que podrían mejorar aún más la exactitud de la predicción. Estos biomarcadores han dado lugar a importantes conocimientos sobre la fisiopatología de las ECV, pero los resultados de su capacidad para mejorar la predicción o guiar en la terapia preventiva se han entremezclado. La incidencia de las ECV es menor en mujeres que en hombres y los efectos de una serie de biomarcadores tradicionales sobre el riesgo CV difieren en mujeres y en hombres. Ambos factores influyen en la capacidad de predecir con precisión el riesgo de ECV. Se revisan los aspectos propios de la predicción de riesgo de ECV en las mujeres, se discuten los desafíos estadísticos para mejorar la predicción del riesgo, y se discute una serie de biomarcadores en diferentes etapas de desarrollo con un rango de rendimiento en la predicción. Para mejorar el riesgo de ECV, se han evaluado una variedad de biomarcadores de diferentes vías fisiopatológicas. Mientras que muchos se han estudiado de forma incompleta o no han demostrado mejorar la predicción del riesgo en las mujeres, otros, como la troponina T de alta sensibilidad han mostrado ser prometedores en la mejora de la predicción del riesgo. El aumento de la inclusión de mujeres en los estudios de ECV será crucial para proporcionar oportunidades para evaluar biomarcadores futuros.
Risk prediction is an integral part of the current US guidelines for cardiovascular disease in women. Although current risk prediction algorithms exist to identify women at increased 10-year risk of cardiovascular disease (CVD), clinicians and researchers have been interested in developing novel biomarkers that might improve predictive accuracy further. These biomarkers have led to important insights into the pathophysiology of CVD, but results for their ability to improve prediction or guide preventive therapy have been mixed. The incidence of CVD is lower in women than men, and the effects of a number of traditional biomarkers on CVD risk differ in women compared to men. Both of these factors influence the ability to accurately predict CVD risk. We review the distinctive aspects of CVD risk prediction in women, discuss the statistical challenges to improved risk prediction, and discuss a number of biomarkers in varying stages of development with a range of performance in prediction. A variety of biomarkers from different pathophysiologic pathways have been evaluated for improving CVD risk. While many have been incompletely studied or have not been shown to improve risk prediction in women, others, such as high-sensitivity troponin T, have shown promise in improving risk prediction. Increasing inclusion of women in CVD studies will be crucial to providing opportunities to evaluate future biomarkers.
Asunto(s)
Humanos , Femenino , Biomarcadores , Enfermedades Cardiovasculares/diagnóstico , Enfermedades Cardiovasculares , Enfermedades Cardiovasculares/fisiopatología , Troponina TRESUMEN
La predicción del riesgo integra las normativas estadounidenses actuales para la enfermedad cardiovascular (ECV) en las mujeres. Aunque existen actualmente algoritmos para la predicción del riesgo para identificar mujeres con alto riesgo de ECV a 10 años, los clínicos y los investigadores se han interesado en el desarrollo de nuevos biomarcadores que podrían mejorar aún más la exactitud de la predicción. Estos biomarcadores han dado lugar a importantes conocimientos sobre la fisiopatología de las ECV, pero los resultados de su capacidad para mejorar la predicción o guiar en la terapia preventiva se han entremezclado. La incidencia de las ECV es menor en mujeres que en hombres y los efectos de una serie de biomarcadores tradicionales sobre el riesgo CV difieren en mujeres y en hombres. Ambos factores influyen en la capacidad de predecir con precisión el riesgo de ECV. Se revisan los aspectos propios de la predicción de riesgo de ECV en las mujeres, se discuten los desafíos estadísticos para mejorar la predicción del riesgo, y se discute una serie de biomarcadores en diferentes etapas de desarrollo con un rango de rendimiento en la predicción. Para mejorar el riesgo de ECV, se han evaluado una variedad de biomarcadores de diferentes vías fisiopatológicas. Mientras que muchos se han estudiado de forma incompleta o no han demostrado mejorar la predicción del riesgo en las mujeres, otros, como la troponina T de alta sensibilidad han mostrado ser prometedores en la mejora de la predicción del riesgo. El aumento de la inclusión de mujeres en los estudios de ECV será crucial para proporcionar oportunidades para evaluar biomarcadores futuros.(AU)
Risk prediction is an integral part of the current US guidelines for cardiovascular disease in women. Although current risk prediction algorithms exist to identify women at increased 10-year risk of cardiovascular disease (CVD), clinicians and researchers have been interested in developing novel biomarkers that might improve predictive accuracy further. These biomarkers have led to important insights into the pathophysiology of CVD, but results for their ability to improve prediction or guide preventive therapy have been mixed. The incidence of CVD is lower in women than men, and the effects of a number of traditional biomarkers on CVD risk differ in women compared to men. Both of these factors influence the ability to accurately predict CVD risk. We review the distinctive aspects of CVD risk prediction in women, discuss the statistical challenges to improved risk prediction, and discuss a number of biomarkers in varying stages of development with a range of performance in prediction. A variety of biomarkers from different pathophysiologic pathways have been evaluated for improving CVD risk. While many have been incompletely studied or have not been shown to improve risk prediction in women, others, such as high-sensitivity troponin T, have shown promise in improving risk prediction. Increasing inclusion of women in CVD studies will be crucial to providing opportunities to evaluate future biomarkers.(AU)