Use of Canagliflozin in Kidney Transplant Recipients for the Treatment of Type 2 Diabetes: A Case Series
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes is highly prevalent in kidney transplant recipients (KTR). Simultaneous pancreas-kidney transplant recipients (SPKTR) are also at risk for developing type 2 diabetes following transplantation, when insulin secretion may be insufficient to maintain normoglycemia. Transplant-specific risk factors associated with the development of type 2 diabetes include the use of diabetogenic immunosuppressive medications, hypomagnesemia, and posttransplant weight gain (1). In nontransplant populations with type 2 diabetes and established cardiovascular (CV) disease, the use of sodium–glucose cotransporter 2 inhibitors (SGLT2i) can improve glycemic control, promote weight loss, and reduce the risk of CV events (2). Given the increased incidence of posttransplant diabetes and the high CV burden in transplant recipients, the use of SGLT2i in this population is attractive. Of concern, however, is the lack of safety data regarding SGLT2i in transplant recipients. The purpose of this study is to describe our short-term experience of KTR and SPKTR treated with canagliflozin at our institutions. All adult KTR or SPKTR …
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».