Effects of canagliflozin versus glimepiride on adipokines and inflammatory biomarkers in type 2 diabetes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Type 2 diabetes and obesity are pro-inflammatory states associated with increased risk of cardiovascular disease. Canagliflozin, an SGLT2 inhibitor, demonstrated superiority in lowering HbA1c versus glimepiride with less hypoglycemia and greater weight reduction via loss of fat mass in a 52-week trial of type 2 diabetes patients. This post hoc, exploratory analysis assessed the effects of canagliflozin versus glimepiride on select adipokines, inflammatory biomarkers, and chemokines. METHODS: Changes from baseline to Week 52 in serum leptin, adiponectin, IL-6, TNFα, CRP, PAI-1, VCAM-1, and MCP-1 were measured in a randomly selected subset of type 2 diabetes patients on metformin receiving canagliflozin 300 mg (n = 100) or glimepiride (n = 100) in the overall study. Correlations between change in biomarkers and change in select metabolic and anthropometric variables were assessed. RESULTS: At Week 52, canagliflozin decreased median serum leptin by 25% (95% CI: -34%, -15%) and increased median serum adiponectin by 17% (95% CI: 11%, 23%) compared with glimepiride. There was a 22% reduction in median serum IL-6 (95% CI: -34%, -10%) and a 7% increase in median serum TNFα (95% CI: 1%, 12%) with canagliflozin versus glimepiride. No between-group differences were observed with the other biomarkers. The decrease in serum leptin with canagliflozin was correlated with change in weight (r ≥ 0.3) only; the increase in adiponectin and decrease in IL-6 with canagliflozin occurred independently of changes in HbA1c, weight, or lipids. CONCLUSIONS: These results indicate that canagliflozin may improve adipose tissue function and induce changes in serum leptin, adiponectin, and IL-6 that favorably impact insulin sensitivity and cardiovascular disease risk.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 découle