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Enregistrement W3003790882 · doi:10.14740/jocmr4084

Comparison of Lipid-Lowering Effects of Anagliptin and Miglitol in Patients With Type 2 Diabetes: A Randomized Trial

2020· article· en· W3003790882 sur OpenAlexvenueno aff
Takahiro Iijima, Kazutaka Aoki, Yoshinobu Kondo, Yasuo Terauchi

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineType 2 diabetesRandomized controlled trialDiabetes mellitusInternal medicinePharmacologyBiomedical engineeringEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recently, we reported that the level of lathosterol, a cholesterol synthesis marker, was suppressed after 1 month of treatment with anagliptin, a dipeptidyl peptidase-4 inhibitor. In this study, we administered either anagliptin or miglitol, an alpha-glucosidase inhibitor, for 3 months in patients with type 2 diabetes and compared the lipid-lowering effects of anagliptin with those of miglitol. METHODS: This study was a 12-week, open-label, prospective, randomized, parallel-group comparison trial. Fifty-two patients with type 2 diabetes who aged 20 - 70 years with a low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) level of over 120 mg/dL, and with no history of treatment with antihyperlipidemic drugs were enrolled. Patients were randomly assigned to either the anagliptin group or miglitol group. The 100 mg of anagliptin was administered twice a day for the anagliptin group and 50 mg of miglitol was administered thrice a day for miglitol group. The changes in lipids, cholesterol synthesis, and absorption markers were evaluated after 12 weeks. RESULTS: Fifty-two participants were initially enrolled in the trial, and 47 of them completed the protocol. There was no significant difference in LDL-C, cholesterol synthesis, and the absorption markers between anagliptin and miglitol groups. CONCLUSIONS: Anagliptin and miglitol are similarly effective on lipid and glycemic control.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,367 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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