The effects of atrasentan on urinary metabolites in patients with type 2 diabetes and nephropathy
Notice bibliographique
Résumé
We assessed the effect of atrasentan therapy on a pre‐specified panel of 13 urinary metabolites known to reflect mitochondrial function in patients with diabetic kidney disease. This post‐hoc analysis was performed using urine samples collected during the RADAR study which was a randomized, double‐blind, placebo‐controlled trial that tested the effects of atrasentan on albuminuria reduction in patients with type 2 diabetes and nephropathy. At baseline, 4 of the 13 metabolites, quantified by gas‐chromatography mass spectrometry, were below detectable levels, and 6 were reduced in patients with eGFR < 60 mL/min/1.73 m 2 . After 12 weeks of atrasentan treatment in patients with eGFR < 60 mL/min/1.73 m 2 , a single‐value index of the metabolites changed by −0.31 (95%CI −0.60 to −0.02; P = .035), −0.08 (−12 to 0.29; P = .43) and 0.01 (−0.21 to 0.19; P = .913) in placebo, atrasentan 0.75 and 1.25 mg/d, respectively. The metabolite index difference compared to placebo was 0.13 (−0.17 to 0.43; P = .40) and 0.35 (0.05‐0.65; P = .02) for atrasentan 0.75 and 1.25 mg/d, respectively. These data corroborate previous findings of mitochondrial dysfunction in patients with type 2 diabetes, nephropathy and eGFR < 60 mL/min/1.73 m 2 , suggesting that atrasentan may prevent the progression of mitochondrial dysfunction common to this specific patient population. Future studies of longer treatment duration with atrasentan are indicated.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».