Dipeptidyl peptidase-4 inhibition improves left ventricular function in chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) is a common comorbidity in people with chronic kidney disease (CKD) for which no evidence-based treatment currently exists. Recently, a group of anti-hyperglycemic agents used in the treatment of Type 2 diabetes, termed incretin-based therapies, have come under scrutiny for their putative glucose-independent effects on cardiac function. In the present study, the actions of the dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitor class of incretin-based therapy in preventing HFpEF induced by chronic renal impairment were investigated. METHODS: Sham-operated and subtotally-nephrectomized rats were randomized to receive the DPP-4 inhibitors, linagliptin or sitagliptin for seven weeks before assessment of cardiac and renal structure and function. RESULTS: Analysis of pressure-volume loops revealed that both linagliptin and sitagliptin prevented the development of cardiac diastolic dysfunction, with cardiac collagen I synthesis also being reduced by DPP-4 inhibition. These attenuating cardiac effects occurred without change in renal function or structure where, in the doses administered, neither linagliptin nor sitagliptin affected GFR decline, proteinuria, renal fibrosis or the increased urinary excretion of biomarkers of renal toxicity. CONCLUSION: The beneficial cardiac effects of DPP-4 inhibition, in the absence of a concurrent improvement in renal dysfunction, raise the possibility that these agents may confer cardiovascular advantages in the CKD population.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».