Effects of Six Kinds of Sodium-Glucose Cotransporter 2 Inhibitors on Metabolic Parameters, and Summarized Effect and Its Correlations With Baseline Data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sodium-glucose cotransporter 2 inhibitor (SGLT2i) blocks reabsorption of glucose by inhibiting SGLT2 in kidney, promotes the renal excretion of glucose and improves blood glucose control without requiring insulin secretion. Anti-atherosclerotic effects of SGLT2is have not been fully elucidated until today. METHODS: We retrospectively picked up patients with type 2 diabetes who had been continuously prescribed SGLT2i for 3 months or more between April 2014 and December 2016 by a chart-based analysis, and compared metabolic parameters including coronary risk factors before the SGLT2i treatment with the data at 3 and 6 months after the SGLT2i treatment started. RESULTS: We found 26 patients treated with tofogliflozin, 34 patients with canagliflozin, 27 patients with empagliflozin, 23 patients with ipragliflozin, 68 patients with dapagliflozin and 71 patients with luseogliflozin. Each SGLT2i ameliorated metabolic parameters, in different patterns. SGLT2is reduced body weight, systolic and diastolic blood pressures, plasma glucose, hemoglobin A1c, aspartate aminotransferase, alanine aminotransferase, γ-glutamyltransferase, uric acid, triglyceride and non-high-density lipoprotein-cholesterol (HDL-C), and elevated HDL-C; however, they did not affect LDL-cholesterol levels. Change in each metabolic parameter was significantly correlated with each metabolic parameter at baseline. CONCLUSION: The present study demonstrated that SGLT2i ameliorated body weight, blood pressure, liver function, serum lipids and uric acid, in addition to improvement of glucose metabolism in patients with type 2 diabetes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».