A new version of ResearchHub is available.Try it now
Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
SS
Sreenivasa Seshasai
Author with expertise in Management of Diabetes Mellitus and Cardiovascular Risk
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
2
(100% Open Access)
Cited by:
2,657
h-index:
21
/
i10-index:
25
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Glycated Hemoglobin Measurement and Prediction of Cardiovascular Disease

Emanuele Angelantonio et al.Mar 25, 2014

Importance

 The value of measuring levels of glycated hemoglobin (HbA1c) for the prediction of first cardiovascular events is uncertain. 

Objective

 To determine whether adding information on HbA1cvalues to conventional cardiovascular risk factors is associated with improvement in prediction of cardiovascular disease (CVD) risk. 

Design, Setting, and Participants

 Analysis of individual-participant data available from 73 prospective studies involving 294 998 participants without a known history of diabetes mellitus or CVD at the baseline assessment. 

Main Outcomes and Measures

 Measures of risk discrimination for CVD outcomes (eg, C-index) and reclassification (eg, net reclassification improvement) of participants across predicted 10-year risk categories of low (<5%), intermediate (5% to <7.5%), and high (≥7.5%) risk. 

Results

 During a median follow-up of 9.9 (interquartile range, 7.6-13.2) years, 20 840 incident fatal and nonfatal CVD outcomes (13 237 coronary heart disease and 7603 stroke outcomes) were recorded. In analyses adjusted for several conventional cardiovascular risk factors, there was an approximately J-shaped association between HbA1cvalues and CVD risk. The association between HbA1cvalues and CVD risk changed only slightly after adjustment for total cholesterol and triglyceride concentrations or estimated glomerular filtration rate, but this association attenuated somewhat after adjustment for concentrations of high-density lipoprotein cholesterol and C-reactive protein. The C-index for a CVD risk prediction model containing conventional cardiovascular risk factors alone was 0.7434 (95% CI, 0.7350 to 0.7517). The addition of information on HbA1cwas associated with a C-index change of 0.0018 (0.0003 to 0.0033) and a net reclassification improvement of 0.42 (−0.63 to 1.48) for the categories of predicted 10-year CVD risk. The improvement provided by HbA1cassessment in prediction of CVD risk was equal to or better than estimated improvements for measurement of fasting, random, or postload plasma glucose levels. 

Conclusions and Relevance

 In a study of individuals without known CVD or diabetes, additional assessment of HbA1cvalues in the context of CVD risk assessment provided little incremental benefit for prediction of CVD risk.