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Enregistrement W2261152283

THE EFFECTS OF THIAZOLIDINEDIONE THERAPY ON NT-PROBNP LEVELS IN PATIENTS WITH TYPE 2 DIABETES

2008· article· en· W2261152283 sur OpenAlexaff
Hugh D. Tildesley, Cengiz Aydin, Emma O. Billington, Andrew Ignaszewski, Jason Strelzow, Stephanie Wise, E. Yu, Greg Bondy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineType 2 diabetesHeart failureDiabetes mellitusThiazolidinedioneNatriuretic peptideEndocrinologyPopulationPopulation studyGastroenterologyCardiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

: We sought to determine whether thiazolidinedione (TZD) therapy affects levels of serum N-terminal pro-brain natriuretic peptide (NT-proBNP) in patients with type 2 diabetes. Materials and Methods : This study population consisted of 76 patients with type 2 diabetes and no history of heart failure. Subjects had NTproBNP levels determined prior to initiating TZD therapy, and after 3 months of treatment. We compared within-person changes in NTproBNP over the 3 month duration. We determined if the magnitude of change in NTproBNP over the treatment period was correlated with baseline parameters or nature/dose of TZD medication. Results : The subjects were 42% female and 58% male, and the mean age and duration was 59.8±11.8 years old and 11.4±8.3 years respectively. The baseline mean A1C and BMI was 8.7±1.1% and 30.9±8.7 kg/m 2 respectively. We found that NT-proBNP levels did not vary significantly between baseline (mean±SD: 143.8±203.9 pg/mL) and 3 month follow-up (150.6±186.2 pg/mL). Conversely, A1C levels declined significantly (p<0.0001) and BMI increased significantly (p< 0.05). Conclusion : Adding TZD therapy to patients with type 2 diabetes and no history of heart failure does not have a significant effect on NTproBNP levels.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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