The Influences of Withdrawal and Daily Dose Reduction of Pioglitazone on Metabolic Parameters in Patients With Type 2 Diabetes: A Retrospective Longitudinal Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of the study was to understand the influences of withdrawal or dose reduction of pioglitazone in patients with type 2 diabetes. METHODS: We retrospectively picked up patients who had undergone withdrawal or daily dose reduction of pioglitazone after a continuous prescription for 3 months or longer between January 2010 and March 2014. We compared the data before the withdrawal or dose reduction of pioglitazone with the data at 3 or 6 months after those by a chart-based analysis. RESULTS: Among 713 patients taking pioglitazone at least once during the studied period, 20 patients had undergone withdrawal of pioglitazone (group A) and 51 patients had undergone daily dose reduction (group B). The mean pioglitazone dose at baseline was 23 mg in subjects of group A, and 30 mg in group B. The number of subjects who had taken high-dose metformin (≥ 1,000 mg) and dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitors increased after the withdrawal or dose reduction of pioglitazone in both groups. Although no significant change was observed in plasma glucose and HbA1c levels, body weight significantly decreased at 3 and 6 months after the dose reduction in group B. The same tendency was observed in group A. Serum high-density lipoprotein-cholesterol (HDL-C) levels significantly decreased at 3 and 6 months after the withdrawal in group A. The serum alanine aminotransferase levels significantly increased 3 months after the withdrawal in group A. CONCLUSIONS: Present study demonstrated that the withdrawal of pioglitazone exacerbated serum HDL-C and liver function in patients with type 2 diabetes, although glycemic control could be maintained by using high-dose metformin or DPP-4 inhibitors.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».