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Enregistrement W3008977145 · doi:10.14740/jem.v10i1.632

Effects of Sodium-Glucose Cotransporter 2 Inhibitors on Hepatic Fibrosis in Patients With Type 2 Diabetes: A Chart-Based Analysis

2020· article· en· W3008977145 sur OpenAlexvenueno aff
Hisayuki Katsuyama, Mariko Hakoshima, Takehiro Iijima, Hiroki Adachi, Hidekatsu Yanai

Notice bibliographique

RevueJournal of Endocrinology and Metabolism · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCirrhosisInternal medicineFibrosisDiabetes mellitusBody mass indexGastroenterologyNonalcoholic fatty liver diseaseType 2 diabetesHepatocellular carcinomaType 2 Diabetes MellitusEndocrinologyFatty liverDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The presence of nonalcoholic fatty liver diseases (NAFLDs) and type 2 diabetes was associated with elevated risks of cardiovascular events as well as the progression of NAFLD to fibrosis/cirrhosis and hepatocellular carcinoma. Sodium-glucose cotransporter 2 inhibitor (SGLT2i) is a widely used antidiabetic drug, which promotes urinary excretion of glucose. Recent animal and human studies demonstrated the beneficial effects of SGLT2is on lipid accumulation and fibrosis in the liver. The purpose of the current study was to elucidate the effects of SGLT2is on hepatic fibrosis in the real-world setting. Methods: We selected patients with type 2 diabetes who had been prescribed SGLT2is continuously for 12 months between April 1, 2014 and March 31, 2018 by a chart-based analysis. We compared the data before the SGLT2is treatment with the data at 6 and 12 months after the SGLT2is treatment started. Fibrosis in the liver was evaluated by fibrosis-4 (FIB4) index. Results: We enrolled 315 patients in this study. The body weight, body mass index (BMI), serum levels of aspartate aminotransferase, alanine aminotransferase and gamma-glutamyl transferase were significantly decreased at 6 months and maintained at 12 months, whereas there was no significant change in FIB4 index. We divided the studied patients into three groups according to the baseline FIB4 index. Only in the group of high value of the baseline FIB4 index, FIB4 index was significantly decreased at 12 months. The correlations between the change of FIB4 index during 12-month SGLT2i treatment was correlated inversely with the baseline FIB4 index. Conclusion: Present study demonstrated that SGLT2i could ameliorate fibrosis in the liver in high-risk patients for hepatic fibrosis. J Endocrinol Metab. 2020;10(1):1-7 doi: https://doi.org/10.14740/jem632

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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