Predicting efficacy of dipeptidyl peptidase‐4 inhibitors in patients with type 2 diabetes: Association of glycated hemoglobin reduction with serum eicosapentaenoic acid and docosahexaenoic acid levels
Notice bibliographique
Résumé
This study was initiated to identify clinical and dietary parameters that predict efficacy of dipeptidyl peptidase-4 inhibitors. A total of 72 untreated Japanese patients with type 2 diabetes who received DPP-4 inhibitors (sitagliptin, alogliptin or vildagliptin) for 4 months were examined for changes of glycated hemoglobin (HbA1c) and body mass index (BMI), and self-administered 3-day food records, as well as serum levels of eicosapentaenoic acid (EPA) and docosahexaenoic acid (DHA). DPP-4 inhibitors significantly reduced HbA1c (before initiation of DPP-4 inhibitors 7.2 ± 0.7%, 4 months after initiation of DPP-4 inhibitors 6.7 ± 0.6% [paired t-test, P < 0.01 vs before]). Multiple regression analysis showed that changes of HbA1c were significantly correlated with baseline HbA1c, as well as estimated intake of fish. Furthermore, changes of HbA1c were significantly correlated with serum levels of EPA (r = -0.624, P < 0.01) and DHA (r = -0.577, P < 0.01). HbA1c reduction by DPP-4 inhibitors is significantly correlated with estimated intake of fish and serum levels of EPA and DHA. (J Diabetes Invest, doi: 10.1111/j.2040-1124.2012.00214.x, 2012).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».