Effect of Pemafibrate on the Lipid Profile, Liver Function, and Liver Fibrosis Among Patients With Metabolic Dysfunction-Associated Steatotic Liver Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) and metabolic dysfunction-associated steatohepatitis (MASH) are prevalent conditions linked to obesity and metabolic disturbances, with potential complications such as cirrhosis and cardiovascular risks. This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the efficacy of pemafibrate, a drug targeting fat and sugar metabolism genes, in treating patients with MASLD/MASH. Methods: Databases such as MEDLINE, Web of Science, Cochrane Library, and Scopus were searched until September 2023 to identify relevant studies. Selected studies underwent a thorough quality assessment using tools like Risk of Bias 2 tool (ROB-2) and the National Institutes of Health (NIH) Quality Assessment Tools. Comprehensive meta-analysis software was used for statistical evaluations, with a focus on lipid profiles, liver function tests, and fibrosis measurements. Results: A total of 13 studies were included; 10 of them were included in the quantitative analysis. Our findings showed that pemafibrate significantly decreased low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) (effect size (ES) = -9.61 mg/dL, 95% confidence interval (CI): -14.15 to -5.08), increased high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C) (ES = 3.15 mg/dL, 95% CI: 1.53 to 4.78), and reduced triglycerides (TG) (ES = -85.98 mg/dL, 95% CI: -96.61 to -75.36). Additionally, pemafibrate showed a marked reduction in liver enzyme levels, including aspartate aminotransferase (AST), alanine aminotransferase (ALT), γ-glutamyl transpeptidase (GGT), and alkaline phosphatase (ALP), with significant effect sizes and P values. For liver stiffness outcomes, pemafibrate decreased AST to platelet ratio index (APRI) (ES = -0.180, 95% CI: -0.221 to -0.138). Conclusions: Pemafibrate, with its enhanced efficacy and safety profile, presents as a pivotal agent in MASLD/MASH treatment. Its lipid-regulating properties, coupled with its beneficial effects on liver inflammation markers, position it as a potentially invaluable therapeutic option.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».