C-peptide as a Therapy for Kidney Disease: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
C-peptide has intrinsic biological activity and may be renoprotective. We conducted a systematic review to determine whether C-peptide had a beneficial effect on renal outcomes. MEDLINE, EMBASE, and the Cochrane Central Databases were searched for human and animal studies in which C-peptide was administered and renal endpoints were subsequently measured. We identified 4 human trials involving 74 patients as well as 18 animal studies involving 35 separate experiments with a total of 641 animals. In humans, the renal effects of exogenously delivered C-peptide were only studied in type 1 diabetics with either normal renal function or incipient nephropathy. Pooled analysis showed no difference in GFR (mean difference, -1.36 mL/min/1.73 m2, p = 0.72) in patients receiving C-peptide compared to a control group, but two studies reported a reduction in glomerular hyperfiltration (p<0.05). Reduction in albuminuria was also reported in the C-peptide group (p<0.05). In diabetic rodent models, C-peptide led to a reduction in GFR (mean difference, -0.62 mL/min, p<0.00001) reflecting a partial reduction in glomerular hyperfiltration. C-peptide also reduced proteinuria (mean difference, -186.25 mg/day, p = 0.05), glomerular volume (p<0.00001), and mesangial matrix area (p<0.00001) in diabetic animals without affecting blood pressure or plasma glucose. Most studies were relatively short-term in duration, ranging from 1 hour to 3 months. Human studies of sufficient sample size and duration are needed to determine if the beneficial effects of C-peptide seen in animal models translate into improved long-term clinical outcomes for patients with chronic kidney disease. (PROSPERO CRD42014007472).
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».