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Enregistrement W4404773610 · doi:10.1093/ckj/sfae370

Kidney hemodynamic effects of sodium-glucose cotransporter 2 inhibitors in diabetes: physiology and clinical implications

2024· review· en· W4404773610 sur OpenAlexafffund
David León Jiménez, Vikas S. Sridhar, Manuel López Mendoza, Rosalie A. Scholtes, Roland E. Schmieder, David Z.I. Cherney, Daniël H. van Raalte, Francisco J Toro-Prieto, José Pablo Miramontes‐González, Erik J.M. van Bommel

Notice bibliographique

RevueClinical Kidney Journal · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésRenal functionGlomerular hyperfiltrationMedicineInternal medicineTubuloglomerular feedbackDiabetes mellitusEndocrinologyKidney diseaseVasoconstrictionKidneyEffective renal plasma flowRenal blood flowDiabetic nephropathy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The progressive loss of kidney function in diabetes mellitus is partly attributable to the occurrence of glomerular hyperfiltration. Consequently, therapeutic interventions that lower intra-glomerular pressure are a cornerstone of treatment in diabetic kidney disease. Sodium-glucose cotransporter 2 (SGLT2) inhibitors consistently reduce glomerular filtration rate (GFR) and calculated intraglomerular pressures across studies. However, the net effect on arteriolar tone that leads to acute GFR declines may differ between cohorts. While pre-glomerular vasoconstriction appears to be the dominant mechanism responsible for GFR dipping in patients with type 1 diabetes (T1D) and glomerular hyperfiltration, other factors, including post-glomerular vasodilation, may contribute to the acute GFR decline in normofilterering individuals with T1D and type 2 diabetes. Regardless of the responsible mechanisms, acute changes in GFR are associated with long-term kidney function preservation-a relationship that may reflect an underlying protective decline in glomerular hypertension.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,356 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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