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Enregistrement W2809662949 · doi:10.2337/db18-58-or

Muscarinic Receptor Antagonist Improves Nerve Fiber Function in Subjects with Type 2 Diabetes and Peripheral Neuropathy

2018· article· en· W2809662949 sur OpenAlexaff
Aaron I. Vinik, Nigel A. Calcutt, Joshua Edwards, Jessica R. Weaver, Michael Bailey, Paul Fernyhough, Lindsey B. Cundra, Katie Frizzi, Henri K. Parson, Carolina Casellini

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensNorfolk General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePeripheral neuropathyPlaceboAntagonistNerve fiberInternal medicineOxybutyninMuscarinic acetylcholine receptorDiabetes mellitusUrologyAnesthesiaEndocrinologyReceptorPathologyOveractive bladderAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Degeneration of nerve fibers due to diabetic peripheral neuropathy (DPN) has been linked to mitochondrial dysfunction. Manipulation of mitochondrial dysfunction through antagonism of muscarinic receptors (MR) promotes neurite outgrowth in adult sensory neurons in vitro and provides neuroprotection in rodent models of DPN. The aim of the study was to assess the efficacy of MR antagonist topical 3% oxybutynin in structural and functional measures of nerve fiber function in subjects with type 2 diabetes (T2DM) and DPN. Pilot, randomized, placebo-controlled, double-blinded study in 40 subjects assessed at baseline and after 20 weeks of treatment with oxybutynin or placebo with the following: intraepidermal nerve fiber density (IENFD) on proximal and distal leg; neuropathy scores and quality of life (Norfolk QoL DN) questionnaire. Baseline demographic characteristics were similar between the treatment groups. IENFD improved significantly after 20 weeks for the treatment group. Neuropathy scores and Norfolk QoL DN also improved significantly in the treatment group (Table 1). No improvements were seen in the placebo group. In this study, oxybutynin proves to be efficacious in improving structural and functional measures of small fiber function, and quality of life in T2DM subjects. These results offer a promising novel therapeutic approach for DPN that needs to be explored further. Disclosure A.I. Vinik: None. N.A. Calcutt: Stock/Shareholder; Self; WinSanTor, Inc.. J.F. Edwards: None. J.R. Weaver: None. M.D. Bailey: None. P. Fernyhough: Stock/Shareholder; Self; WinSanTor, Inc.. L.B. Cundra: None. K.E. Frizzi: None. H. Parson: None. C.M. Casellini: None.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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