Effect of Anagliptin on Glycemic and Lipid Profile in Patients With Type 2 Diabetes Mellitus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anagliptin is a dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitor expected to improve the lipid profile as well as glycemic control. However, findings from large-scale prospective trials have not been obtained. METHODS: We performed a multicenter prospective trial in patients with type 2 diabetes receiving anagliptin to evaluate its effect on glycemic control and the lipid profile. A total of 95 patients received anagliptin at 200 mg twice daily. Markers of glucose and lipid metabolism were measured at baseline and after 12 and 24 weeks of administration, and the absolute changes and percent changes were determined. RESULTS: Both HbA1c and plasma glucose were significantly decreased by anagliptin therapy. Regarding the lipid profile, total cholesterol (TC) showed a significant decrease at 12 weeks, while TC, low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) and high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C) were significantly decreased at 24 weeks. Multivariate analysis revealed that female sex was an independent predictor of greater reduction of TC, LDL-C, and HDL-C, while a baseline TC level ≥ 200 mg/dL predicted greater reduction of TC and a baseline HDL-C level ≥ 40 mg/dL predicted greater reduction of LDL-C and HDL-C. CONCLUSIONS: This study suggested that anagliptin significantly reduced TC, LDL-C, and HDL-C levels, as well as improving glycemic control, particularly in female patients.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».