Meta‐analysis of the effect of sodium–glucose cotransporter 2 inhibitors on hepatic fibrosis in patients with type 2 diabetes mellitus complicated with non‐alcoholic fatty liver disease
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study aimed to analyze the effects of sodium-glucose cotransporter 2 (SGLT2) inhibitors on the indexes of liver fibrosis in patients with type 2 diabetes mellitus complicated with non-alcoholic fatty liver disease, and also to observe the effects on liver enzymes and liver fat. METHODS: This meta-analysis was performed using RevMan 5.3 statistical software. RESULTS: SGLT2 inhibitors could significantly reduce the level of hepatic fibrosis index: fibrosis-4 (mean difference [MD] 0.25, 95% CI -0.39 to -0.11, p = 0.0007); serum type Ⅳ collagen 7s (MD 0.32, 95% CI -0.59 to -0.04, p = 0.02); and ferritin (MD 26.7, 95% CI 50.64, 2.76, p = 0.03). SGLT2 inhibitors could significantly reduce the level of liver enzymes: alanine aminotransferase (MD 3.49, 95% CI -5.1 to 1.58, p < 0.0001); aspartate aminotransferase (MD 3.64, 95% CI -5.10 to -2.18, p < 0.00001); and glutamate aminotransferase (MD 7.13, 95% CI -12.95 to -1.32, p = 0.02). SGLT2 inhibitors could significantly reduce the level of liver fat: liver-to-spleen attenuation ratio (MD 0.16, 95% CI 0.10-0.22, p < 0.00001); magnetic resonance imaging proton density fat fraction (MD 1.97, 95% CI -3.49 to -0.45, p = 0.01); liver controlled attenuation parameter (MD 0.29, 95% CI -26.95 to -13.64, p < 0.00001); liver fat score (MD 0.55, 95% CI 1.04 to -0.05, p = 0.03); and liver fat index (MD 11.21, 95% CI -16.53 to -5.89, p < 0.0001). CONCLUSION: SGLT2 inhibitors could improve liver fibrosis, liver enzymes, liver fat, and metabolic indexes in patients with type 2 diabetes mellitus complicated with non-alcoholic fatty liver disease.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».