Differential changes in serum uric acid concentrations in sibutramine promoted weight loss in diabetes: results from four weeks of the lead-in period of the SCOUT trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Elevated levels of serum uric acid are associated with an increased risk of cardiovascular morbidity and mortality. The response of uric acid to weight loss therapy (lifestyle plus sibutramine) in an overweight and obese cardiovascular high risk population was studied. METHODS AND RESULTS: Data from a four week single-blind lead-in period of the Sibutramine Cardiovascular OUTcomes (SCOUT) study were analyzed. 2584 patients (24%) had diabetes mellitus (DM) only, 1748 (16%) had cardiovascular disease (CVD) only and 6397 (60%) had both DM + CVD. Uric acid concentrations (mean +/- standard deviation) at screening were significantly higher among patients with CVD compared to patients without CVD (p < 0.0001): 369 +/- 86 mumol/L, 374 +/- 98 mumol/L and 342 +/- 87 mumol/L in CVD only, CVD+DM and DM only groups, respectively. During treatment uric acid decreased significantly more in patients without DM (p < 0.0001): -15.0 mumol/L (95% confidence interval -17.7;-12.4), -4.6 mumol/L (-6.2;-3.0), and -6.6 mumol/L (-8.7;-4.5) in CVD only, CVD+DM, and DM only groups, respectively. In patients who failed to lose weight, sibutramine induced lower uric acid levels, but greater weight loss and diabetes were associated with smaller falls in blood uric acid levels; decreasing fasting and urinary glucose concentrations in diabetes were associated with increases in uric acid levels. CONCLUSION: A four week daily intake of sibutramine and life style changes was associated with significant reductions in mean uric acid levels. Changes in renal glucose load in diabetes seem to counteract a potential uricosuric effect of sibutramine. TRIAL REGISTRATION: The trial is registered at ClinicalTrial.gov number: NCT00234832.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».