A Significant Effect of Pemafibrate on Hepatic Steatosis and Fibrosis Indexes in Patients With Hypertriglyceridemia
Notice bibliographique
Résumé
Background: We previously reported that the selective peroxisome proliferator-activated receptor alpha modulator, pemafibrate, significantly reduced serum levels of aspartate aminotransferase (AST), alanine aminotransferase (ALT) and gamma-glutamyl transferase (GGT) and significantly increased serum albumin levels at 3, 6 and 12 months after the start of pemafibrate, with an improvement of atherogenic dyslipidemia, in patients with hypertriglyceridemia. Methods: analysis of our previous data obtained from patients with hypertriglyceridemia who had been prescribed pemafibrate continuously for 1 year or longer. We compared the indexes for hepatic steatosis (hepatic steatosis index (HSI)) and fibrosis (nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) fibrosis score (NFS), AST to platelet ratio index (APRI) and FIB-4 index) at baseline with the data at 1 year after the start of pemafibrate. Results: Pemafibrate significantly reduced HSI at 1 year after the start of pemafibrate. NFS did not show a significant change after 1 year. However, APRI was significantly reduced by pemafibrate after 1 year. FIB-4 index significantly decreased in patients with baseline FIB-4 index ≥ 1.45 at 1 year after the start of pemafibrate. HSI at baseline tended to be negatively correlated with change in HSI after 1 year. There was no significant correlation between NFS at baseline and change in this score after 1 year. APRI and FIB-4 index at baseline were significantly and negatively correlated with changes in APRI and FIB-4 index at 1 year after the start of pemafibrate. Conclusions: The 1-year pemafibrate treatment improved hepatic steatosis and fibrosis indexes in patients with hypertriglyceridemia.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».