Renal Function Improvement With Glucagon-Like Peptide-1 Receptor Agonist in a Patient With Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Diabetic kidney disease (DKD) includes hypertensive nephrosclerosis, aging, obesity, and atherosclerosis-related renal diseases, in addition to classical diabetic nephropathy. Sodium-glucose co-transporter 2 inhibitors (SGLT2is) have been approved for diabetic and non-diabetic patients at risk of chronic kidney disease progression. As the main mechanism for SGLT2i-mediated improvement of renal function, the normalization of tubulo-glomerular feedback (TGF) has been proposed. Enhanced TGF and resulting glomerular hypertension are observed in diabetic patients, and SGLT2is normalize TGF, reducing the intraglomerular pressure, which may reduce albuminuria and improve renal function. A type 2 diabetic patient with DKD complicated with hypertensive nephrosclerosis, whose renal function was deteriorated by SGLT2i and improved by glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1RAs), was presented. In patients with hypertensive nephrosclerosis such as this case, the normalization of TGF by SGLT2i may further reduce afferent arteriolar blood flow which may worsen glomerular ischemia, resulting in deterioration of renal function. GLP-1RAs have no effect on TGF and have multiple effects to improve vascular endothelial function, which may be associated with an improvement in renal function in this patient.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».