Effects of Sodium-Glucose Cotransporter 2 Inhibitors on Metabolic Parameters in Patients With Type 2 Diabetes: A Chart-Based Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effects of the new class of anti-diabetic drugs, sodium-glucose cotransporter 2 (SGLT2) inhibitors, on metabolic parameters in patients with type 2 diabetes remain largely unknown. METHODS: We retrospectively picked up patients who had been continuously prescribed SGLT2 inhibitors for 1 month or more between April 2014 and November 2015 by a chart-based analysis, and compared the data before the SGLT2 inhibitor treatment with the data at 1, 2, 3 and 6 months after the SGLLT2 inhibitor treatment started. RESULTS: Fifty patients were eligible for the analyses in our study. The HbA1c levels as well as body weight significantly decreased at 1, 2, 3 and 6 months after the start of SGLT2 inhibitors. Systolic blood pressure tended to decrease only at 1 and 2 months, but there was no change at 3 and 6 months. No significant change was observed in serum high-density lipoprotein-cholesterol (HDL-C), triglyceride (TG), low-density lipoprotein-cholesterol (LDL-C) and non-HDL-C levels. Serum aspartate aminotransferase (AST) and alanine aminotransferase (ALT) levels significantly decreased at 3 and 6 months after the prescription. The hematocrit levels significantly increased at 1, 2, 3 and 6 months, and the estimated glomerular filtration rate (eGFR) levels significantly decreased at 1 month after the start of SGLT2 inhibitors. A significant correlation between reductions in HbA1c levels and HbA1c levels at baseline was observed at 1, 3 and 6 months. The decreases in serum ALT levels were also significantly correlated with the baseline ALT levels at 3 and 6 months. CONCLUSION: Present study demonstrated that SGLT2 inhibitors significantly reduced HbA1c and body weight and improved liver functions, whereas no significant change was observed in serum lipid profiles.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».