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Enregistrement W4206429269 · doi:10.5114/pg.2021.112365

Sodium-glucose cotransporter-2 inhibitors improve liver enzymes in patients with co-existing non-alcoholic fatty liver disease: a systematic review and metanalysis

2022· review· en· W4206429269 sur OpenAlexaff
Waseem Amjad, Adnan Malik, Waqas Qureshi, Brittany B. Dennis, Mirrah Mumtaz, Rabbia Haider, Shakeel Jamal, Faisal Jaura, Aijaz Ahmed

Notice bibliographique

RevueGastroenterology Review · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFatty liverMedicineCotransporterInternal medicineAlcoholic liver diseaseGastroenterologyDiseaseSodiumChemistryCirrhosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is characterized by hepatic steatosis, inflammation, and fibrosis. While sodium-glucose cotransporter-2 (SGLT-2) inhibitors have been established to improve glycaemic control in type-2 diabetes mellitus (T2DM), evidence of the beneficial effects in diabetics with coexisting NAFLD has yet to be quantitatively summarized. Material and methods: We searched the PubMed, Medline, CINAHL, and Cochrane databases and ClinicalTrial.gov from database inception to July 2020. We included randomized controlled trials assessing the impact of SGLT2 inhibitors on liver enzymes among patients with NAFLD. Our primary outcome included liver inflammation as measured using liver transaminase. Secondary outcomes included drug efficacy on hepatic steatosis and body mass index. Risk differences were calculated using a random model. Results: = 3430). The treatment duration ranged from 8 to 52 weeks. Patients with T2DM, who were treated with SGLT2 inhibitor had decrease in ALT (SMD = -0.22, 95% CI: -0.27 to -0.20) and AST levels (SMD = -0.20, 95% CI: -0.31 to -0.08). The SGLT-2 inhibitor did not cause statistically significant weight loss (SMD = -0.21, 95% CI: -0.47 to 0.06), fibrosis regression utilizing FIB-4 score (SMD = -0.12, 95% CI: -0.41 to 0.18), and hepatic steatosis by using MRI-PDFF (SMD = -0.31, 95% CI: -0.68 to 0.07), as compared to controls. Conclusions: The SGLT2 inhibitor treatment may improve liver function, as demonstrated in the statistically significant reduction in transaminase levels. There were also notable trends in improved liver fibrosis and steatosis across the study periods.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,026
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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