A systematic review of the benefits and harms of dipeptidyl peptidase‐4 inhibitor for chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Diabetes mellitus (DM) is the leading cause of chronic kidney disease (CKD) and the optimal glycemic control is key to delay the progression of the disease and prevent major complications. Dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitors have emerged as a promising therapeutic option. However, the benefits and harms of the treatment have yet to be clarified for diabetic patients with CKD. METHODS: Type 2 diabetic patients with moderate to severe CKD including end-stage renal disease were eligible and randomized controlled trials comparing DPP-4 inhibitors with no treatment or placebo or other antihyperglycemic agents were included. A systematic electronic search was conducted through the Medline Ovid, EMBASE, Cochrane Central Register of Controlled Trials and ClinicalTrials.gov. FINDINGS: between DPP-4 inhibitors and placebo ranged from -0.60% to -0.42%. The odds ratio of hypoglycemia, mortality and severe adverse effects due to all types of DPP-4 inhibitors were 1.35 (95% CI: 0.98-1.84), 0.88 (95% CI: 0.42-1.86) and 0.86 (95% CI: 0.65-1.15), respectively while that due to DPP-4 inhibitors with renal clearance were 1.40 (95% CI: 0.87 to 2.24), 0.85 (95% CI: 0.35 to 2.04) and 0.91 (95% CI: 0.63 to 1.32), respectively. DISCUSSION: DPP-4 inhibitors demonstrated beneficial effects on the glycemic control for diabetic patients with CKD without causing any additional adverse effects. However, a definitive conclusion has yet to be drawn due to serious methodological problems and a small number of studies.
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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 | 0,008 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».