Plasma B-Type Natriuretic Peptide Levels May Increase Because of Fat Mass Loss by Metformin or Sodium-Glucose Transporter 2 Inhibitors Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death in type 2 diabetes. Metformin reduces cardiovascular events in obese patients with type 2 diabetes, and sodium-glucose transporter 2 (SGLT2) inhibitors decrease cardiovascular events in type 2 diabetic patients with established CVD. However, the underlying mechanisms behind the cardioprotective effects of metformin and SGLT2 inhibitors are unknown. Methods: Fifteen patients with newly diagnosed type 2 diabetes receiving metformin monotherapy, and seven patients with type 2 diabetes receiving SGLT2 inhibitors combined with other hypoglycemic agents were studied. We investigated changes in glycemic control, plasma B-type natriuretic peptide (BNP) levels, and body composition, 3 and 6 months after starting metformin administration, and 3 months after starting SGLT2 inhibitor administration. Results: Plasma BNP levels significantly increased after 3 months in both metformin and SGLT2 inhibitors treatment groups (7.9 ± 7.9 pg/mL to 17 ± 16.9 pg/mL, P = 0.012; 8.8 ± 7.2 pg/mL to 15.5 ± 14.3 pg/mL, P = 0.018, respectively). Fat mass significantly decreased in the first 3 months of metformin administration (25.7 ± 10.3 kg to 23.0 ± 11.4 kg, P = 0.046), while fat mass and visceral fat area decreased in three patients receiving SGLT2 inhibitors. Conclusions: Plasma BNP levels increased because of fat mass loss caused by treatment with metformin and SGLT2 inhibitors. Our results suggest that metformin and SGLT2 inhibitors could reduce the risk of CVD by exerting cardioprotective effects through elevated BNP levels in patients with type 2 diabetes. J Endocrinol Metab. 2016;6(1):12-17 doi: http://dx.doi.org/10.14740/jem333w
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».