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Enregistrement W4403148879 · doi:10.1210/jendso/bvae163.953

8149 The Effect of SGLT2 Inhibitors On NAFLD In Patients With Type 2 Diabetes: A Systematic Review And Meta-Analysis Of Randomized Controlled Trials

2024· review· en· W4403148879 sur OpenAlexaff
Francinny Alves Kelly, Maria Eduarda Cavalcanti Souza, Artur Menegaz de Almeida, Ítalo Barros Andrade, Victória Morbach, Eric Pasqualotto, Matheus Budahazi Jardine, Renan Yuji Ura Sudo, Pedro Lucas Gomes Lima, Marianna G H S J Leite, Maria Luísa Siegloch Barros, Jorge Henrique Cavalcanti Orestes Cardoso, Izael Pereira da Silva, Francisco Cézar Aquino de Moraes, Felipe Dircêu Dantas Leite Pessôa, Artur de Oliveira Macena Lôbo, Lucca Moreira Lopes, Micael Porto Portela Lima

Notice bibliographique

RevueJournal of the Endocrine Society · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisRandomized controlled trialType 2 diabetesMedicineInternal medicineDiabetes mellitusEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Disclosure: F.A. Kelly: None. M.C. Souza: None. A.M. De Almeida: None. I.B. Andrade: None. V. Morbach: None. E. Pasqualotto: None. M.B. Jardine: None. R.Y. Ura Sudo: None. P.G. Lima: None. M.G. Leite: None. M.S. Barros: None. J.C. Cardoso: None. I.P. da Silva: None. F.A. Moraes: None. F.D. Pessôa: None. A.D. Lôbo: None. L.M. Lopes: None. M.P. Lima: None. Type 2 diabetes (T2D) globally afflicts millions, entailing complications beyond hyperglycemia. Ectopic fat, the perilous accumulation of adipose tissue infiltrating vital organs, fuels a harmful cycle of insulin resistance and inflammation. Managing ectopic fat in T2D poses a significant challenge, compounded by non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) comorbidities that reduce life expectancy. Conventional interventions often inadequately address this issue. While current treatments predominantly target blood sugar, ectopic fat persists, contributing to complications like cardiovascular disease, fatty liver disease, and cancer. Sodium-glucose cotransporter 2 inhibitors (SGLT2i), recognized for lowering blood sugar, have garnered interest for their potential impact on ectopic fat. These medications induce metabolic benefits beyond glycemic control by promoting urinary glucose excretion, presenting a promising avenue for addressing the intricate challenges of T2D.This meta-analysis aims to evaluate the potential of SGLT2 inhibitors, established glucose-lowering drugs in T2D, to reduce ectopic fat accumulation and mitigate its associated risks.PubMed, Embase, Web of Science, and Cochrane Library databases were systematically searched for randomized controlled trials (RCT) comparing the use of SGLT2i versus other therapies in patients with T2D and NAFLD. A random-effects model was used to calculate the mean differences (MD) with 95% confidence intervals (CI). Statistical analysis was performed in R software 4.3.1. A total of 9 RCTs comprising 558 patients were included, of whom 252 were randomized to SGLT2i therapy, 101 to pioglitazone, 166 to placebo, and 39 to other treatments. The mean follow-up was 21 weeks. In the pooled analysis, SGLT2i therapy was associated with a significant reduction in body weight (MD -1.81 kg; 95% CI -2.74,-0.88; p<0.001), alanine aminotransferase (ALT) (MD -4.29 U/L; 95% CI -8.35,-0.22; p=0.038), visceral adipose tissue (VAT) (MD -10.37 cm²; 95% CI -12.68,-8.06, p<0.001); and subcutaneous adipose tissue (SCAT) (MD -9.52 cm²; 95% CI -11.69, -7.34, p<0.001). There were no significant differences for body mass index (MD -0.14 kg/m2; 95% CI -0.94, 0.64; p=0.716), aspartate aminotransaminase (MD 1.18 U/L; 95% CI -3.96,6.34; p=0.651), controlled attenuation parameter (MD -2.44 dB/m; 95% CI -20.41,15.51; p=0.789), gamma-glutamyl transpeptidase (MD -1.10 U/L; 95% CI -15.73,13.52; p=0.882), and HbA1c (MD -0.13%; 95% CI -0.44,0.17; p=0.384).In this meta-analysis of RCTs of patients with T2D and NAFLD, the use of SGLT2i showed a significant reduction in body weight, ALT, SCAT, and VAT. Presentation: 6/3/2024

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens large)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0420,022
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)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,310 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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