THE EFFECTS OF THIAZOLIDINEDIONE THERAPY ON NT-PROBNP LEVELS IN PATIENTS WITH TYPE 2 DIABETES
Notice bibliographique
Résumé
: 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.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».