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Enregistrement W4307379091 · doi:10.14740/cr1441

A Significant Effect of Oral Semaglutide on Cardiovascular Risk Factors in Patients With Type 2 Diabetes

2022· article· en· W4307379091 sur OpenAlexvenueno aff
Hidekatsu Yanai, Mariko Hakoshima, Hiroki Adachi, Hisayuki Katsuyama

Notice bibliographique

RevueCardiology Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSemaglutideMedicineMaceInternal medicineType 2 diabetesDiabetes mellitusUrologyKidney diseaseEndocrinologyCardiologyCholesterolLiraglutideGastroenterologyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The once-daily glucagon-like peptide 1 (GLP-1) analogue, liraglutide has been shown to reduce major adverse cardiovascular events (MACE) and progression of chronic kidney disease (CKD). The once-weekly GLP-1 analogue, semaglutide also reduced MACE and renal events. Based on the evidence for GLP-1 analogues on MACE and renal events, the guideline recommended to treat high-risk diabetic individuals with GLP-1 analogues to reduce MACE and CKD progression. Recently, a once-daily oral semaglutide was developed and shown to reduce MACE. However, its effects on renal outcome and cardiovascular metabolic risk factors remain unknown. Methods: We retrospectively picked up patients who had taken oral semaglutide from March 2021 to June 2022 and compared metabolic parameters at baseline with the data at 3, 6 months after the start of oral semaglutide. Results: We found 47 patients who had taken oral semaglutide. Body weight significantly decreased at 3 and 6 months after the start of oral semaglutide, and systolic blood pressure significantly decreased after 6 months. Hemoglobin A1c (HbA1c) tended to decrease after 3 months and significantly deceased after 6 months. Serum low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) levels significantly decreased after 6 months and non-high-density lipoprotein-cholesterol (non-HDL-C) levels tended to decrease after 6 months. Urinary albumin to creatinine ratio (UACR) tended to decrease after 3 and 6 months. Such favorable metabolic changes by oral semaglutide were observed more prominently in patients who had not ever used GLP-1 analogues than in patients who switched from subcutaneous GLP-1 analogues. Conclusions: Our study showed that oral semaglutide improved body weight, blood pressure, HbA1c, LDL-C, non-HDL-C and UACR, in type 2 diabetic obese patients, especially, in patients who had not ever used GLP-1 analogues.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeObservationnel
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

Citations28
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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