Effects of canagliflozin versus glimepiride on adipokines and inflammatory biomarkers in type 2 diabetes
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.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».