Sitagliptin in patients with non-alcoholic steatohepatitis: A randomized, placebo-controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
AIM: placebo on histologic and non-histologic parameters of non-alcoholic steatohepatitis (NASH). METHODS: = 6) for 24 wk. The primary outcome was improvement in liver fibrosis after 24 wk. Secondary outcomes included evaluation of changes in NAFLD activity score (NAS), individual components of NAS (hepatocyte ballooning, lobular inflammation, and steatosis), glycemic control and insulin resistance [including measurements of glycated hemoglobin (HbA1C) and adipocytokines], lipid profile including free fatty acids, adipose distribution measured using magnetic resonance imaging (MRI), and thrombosis markers (platelet aggregation and plasminogen activator inhibitor 1 levels). We also sought to determine the correlation between changes in hepatic fat fraction (%) [as measured using the Iterative Decomposition of water and fat with Echo Asymmetry and Least-squares estimation (IDEAL) MRI technique] and changes in hepatic steatosis on liver biopsy. RESULTS: = 0.002. CONCLUSION: Sitagliptin does not improve fibrosis score or NAS after 24 wk of therapy. The MRI IDEAL technique may be useful for non-invasive measurement of hepatic steatosis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».