MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4291513501 · doi:10.1080/14656566.2022.2112945

Colesevelam – a bile acid sequestrant for treating hypercholesterolemia and improving hyperglycemia

2022· article· en· W4291513501 sur OpenAlexaff
Oluwayemisi Esan, Adie Viljoen, Anthony S. Wierzbicki

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Pharmacotherapy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBile acidAdverse effectInternal medicineCholesterolDiabetes mellitusGlycemicPharmacologyEndocrinologyGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Low density Lipoprotein cholesterol)LDL-C) levels show a clear relationship with cardiovascular disease (CVD). Statins are first line agents to reduce LDL-C and CVD risk. However, combination lipid-lowering therapy is often required to achieve large reductions in LDL-C.Area covered Colesevelam HCl is a bile acid sequestrant (BAS), which reduces LDL-C by 16–22% in monotherapy and adds a further 12–14% reduction in LDL-C when combined with other lipid-lowering drugs. Like statins, colesevelam reduces C-reactive protein levels by 16% in monotherapy and additional 6% when added to statins. Colesevelam also reduced HbA1c by 4 mmol/mol (0.5%) when used alone and added to other hypoglycemic drugs in studies of patients with diabetes .Expert Opinion Bile acid sequestrants reduce LDL-C and HbA1c and have some CVD outcome evidence. The uses of these agents are limited in patients with gastrointestinal disease or high triglycerides due to adverse effects on gut function and raising triglycerides and they interfere with the absorption of lipid-soluble drugs. Colesevelam has a higher bile acid binding capacity, and fewer adverse effects than other BAS. Colesevelam may be useful as a third line agent for treatment of hypercholesterolemia with some additional specific benefits on glycemic control.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil0,794

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,313 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueExpert Opinion on PharmacotherapyMême sujetLipoproteins and Cardiovascular HealthTravaux en français237 207