Effects of Canagliflozin on Fatty Liver Indexes in Patients with Type 2 Diabetes: A Meta-analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) affects about 75% of patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM). We conducted a meta-analysis to determine the effect of canagliflozin on fatty liver indexes in T2DM patients. METHODS: A literature search of PubMed, Embase and Cochrane was conducted up to March 30, 2017. The liver function test and lipid profile were extracted from randomized controlled trials (RCTs) to evaluate the effect of canagliflozin on fatty liver. Weighted mean differences (WMDs) or relative risks and 95% confidence intervals (CIs) were computed by using either fixed or random-effects models. Sensitivity analysis and publication bias were evaluated. RESULTS: Our results showed that canagliflozin decreased serum concentrations of alanine amino transferase (WMD: -11.68 [95% CI: -18.95, -10.95]; P<0.001), aspartate amino transferase (WMD: -7.50 [95% CI: -10.61, -4.38]; P<0.001), gamma-glutamyl transferase (WMD: -15.17 [95% CI: -17.73, -12.61]; P<0.001), triglycerides (WMD: -0.10 [95% CI: -0.15, -0.05]; P<0.001) but increased low-density lipoprotein cholesterol (WMD: 0.1 [95% CI: 0.06, 0.13]; P<0.001), high-density lipoprotein cholesterol (WMD: 0.06 [95% CI: 0.05, 0.07]; P<0.001) at week 26 or 52. CONCLUSIONS: Our results indicated that canagliflozin may have a protective effect on fatty liver in T2DM patients. The limitation was that the liver biopsy was hard to obtain in published studies. More RCTs specified on NAFLD are needed to get further information. This article is open to POST-PUBLICATION REVIEW. Registered readers (see "For Readers") may comment by clicking on ABSTRACT on the issue's contents page.
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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 | 0,019 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,056 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».