Adding vitamin D3 to the dipeptidyl peptidase‐4 inhibitor saxagliptin has the potential to protect β‐cell function in LADA patients: A 1‐year pilot study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This trial was conducted to explore the protective effect on β-cell function of adding vitamin D3 to DPP-4 inhibitors to treat patients with latent autoimmune diabetes in adults (LADA). METHODS: 60 LADA patients were randomized to group A (n = 21) - conventional therapy with metformin (1-1.7 g/day) and/or insulin treatment; group B (n = 20) - saxagliptin (5 mg/day) plus conventional therapy; and group C (n = 19) - vitamin D3 (2000 IU/day) plus saxagliptin and conventional therapy for 12 months. Fasting and 2-hour postprandial blood samples were collected to measure blood glucose, glycosylated hemoglobin and C-peptide levels at baseline and after 3, 6 and 12 months of treatment. RESULTS: During the 12 months of follow-up, the levels of fasting C-peptide (FCP), 2-hour postprandial C-peptide (PCP) and the C-peptide index (CPI, serum C-peptide-to-plasma glucose level ratio) were maintained in group C. In contrast to those in group A and group B, FCP levels decreased significantly in group B, and CPI levels declined significantly in group A during the 1-year treatment (P < .05). Additionally, the levels of GADA titers in group C significantly decreased compared with those at baseline (P < .05), but no significant differences in GADA titers levels were detected in group A and group B. No significant differences were found among the three groups in the levels of FCP, PCP, the CPI or GADA titers. CONCLUSIONS: The data suggested that adding 2000 IU/day vitamin D3 to saxagliptin might preserve β-cell function in patients with LADA.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».