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Enregistrement W3086149925 · doi:10.1590/2175-8239-jbn-2020-0100

Making a case for the combined use of SGLT2 inhibitors and GLP1 receptor agonists for cardiorenal protection

2020· review· en· W3086149925 sur OpenAlexaff
Vikas S. Sridhar, Lisa Dubrofsky, Jacinthe Boulet, David Z.I. Cherney

Notice bibliographique

RevueBrazilian Journal of Nephrology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlycemicType 2 diabetesDiabetes mellitusAdverse effectClinical trialKidney diseasePopulationGlucagon-like peptide 1 receptorDiseaseIntensive care medicinePharmacologyInternal medicineEndocrinologyReceptorAgonist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sodium glucose cotransporter-2 (SGLT2) inhibitors and glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1RA) were initially approved to improve glycemic control in the treatment of type 2 diabetes. Clinical trials have also demonstrated beneficial effects with regards to cardiovascular and renal parameters. Beyond improving glycemic control, these therapies promote weight loss and lower blood pressure when used individually, and in an additive manner when used together. Accordingly, taking advantage of complementary mechanisms of action with the combined use of these two classes of agents to further improve cardiorenal outcomes is conceptually appealing, but has yet to be explored in detail in clinical trials. In this review, we discuss proposed mechanisms for renal protection, clinical benefits, and adverse events associated with the individual and combined use of SGLT2 inhibitors and GLP-1RA. The management of type 2 diabetes has significantly changed over the last few years, moving away from solely glycemic control towards the concurrent management of associated comorbidities in a patient population at significant risk of cardiovascular disease and progression of chronic kidney disease. It is from this perspective that we seek to outline the rationale for the sequential and/or combined use of SGLT2 inhibitors and GLP-1RA in patients with type 2 diabetes.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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