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Enregistrement W4389956890 · doi:10.1161/circ.148.suppl_1.15785

Abstract 15785: Effects of Empagliflozin on Fatty Acid Binding Protein 4 and Body Composition in Patients Without Diabetes but With Risk Factors for Adverse Cardiac Remodeling From the Empa-Heart 2 Cardiolink-7 Randomized Clinical Trial

2023· article· en· W4389956890 sur OpenAlexaff
Ning‐I Yang, Chao‐Hung Wang, C. David Mazer, Subodh Verma

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpagliflozinMedicineInternal medicineEndocrinologyHeart failureDiabetes mellitusEjection fractionPlaceboSkeletal muscleType 2 diabetesCardiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Prevention of the progression from stage B to C heart failure is an unmet need. Increased fat composition in skeletal muscle is one of the mechanisms associated with heart failure with preserved ejection fraction. Fatty acid binding protein 4 (FABP4) is known to facilitate the transport of fatty acid to tissue mitochondria for lipid oxidation. Knockdown of FABP4 gene is associated with increased body weight and fat mass in animal models. We sought to determine if Sodium-glucose co-transporter 2 (SGLT2) inhibition with empagliflozin leads to change in blood FABP4 levels and improvement in body composition in patients without diabetes and significant heart failure but with risk factors for adverse cardiac remodeling. Hypothesis: Empagliflozin increases blood FABP4 concentration and lowers body fat composition without changes in skeletal muscle mass. Methods: A total of 42 individuals between 40 and 80 years of age without diabetes but with risk factors for adverse cardiac remodeling were randomized to empagliflozin (10 mg/day; n=21) and placebo (n=21) groups for 6 months. Body composition parameters measured by bio-impedance analysis (InBody-720) included body weight (BW), skeletal muscle mass (SMM) and body fat mass (BFM) at baseline and 6 months follow up. Blood FABP4 concentrations were measured at the same time points. Results: There were no significant differences between two groups in baseline characteristics, BW, SMM, BFM, or FABP4. From baseline to 6 months, empagliflozin compared to placebo significantly increased blood FABP4 concentrations (6067.3 ± 7591.4 pg/ml vs 2714.9 ± 11232.6 pg/ml, p = 0.002), but decreased BW (-1.19 ± 1.01 kg vs 0.34 ± 2.59 kg, p = 0.018) and BFM (-0.68 ± 1.27 kg vs 0.53 ± 2.01 kg, p = 0.024). However, empagliflozin did not significantly affect changes in SMM from baseline to 6 months (-4.01 ± 0.70 kg vs -0.17 ± 0.96 kg, p = 0.387). Conclusions: SGLT2 inhibition with empagliflozin, in patients with neither diabetes nor significant heart failure but with risk factors for adverse cardiac remodeling, increased blood FABP4 concentrations and ameliorated BW and body fat composition with no effect on skeletal muscle mass following 6 months of treatment.

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)0,001
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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2023
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