Sodium-Glucose Cotransporter 2 Inhibitors Preceding ST-Segment Elevation Myocardial Infarction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While sodium-glucose cotransport 2 receptor inhibitors (SGLT2i) improve post infarction cardiovascular outcomes, limited understanding exists on how these agents influence pathophysiology preceding myocardial infarction. OBJECTIVES: The objective of this study was to explore how proteins are differentially regulated in patients on and not on an SGLT2i preceding ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI). METHODS: Between June 2021 and October 2023, blood was collected at the time of arterial sheath insertion from consecutive STEMI patients. We then identified patients with diabetes and created propensity-matched pairs of patients on and not on SGLT2i prior to STEMI (SGLT2i+ and SGLT2i-). Serum was separated, and following immunodepletion and enzymatic digestion, liquid chromatography-tandem mass spectrometry was performed to identify differentially regulated proteins between the 2 SGLT2i groups. RESULTS: Of the 560 STEMI patients, 149 eligible patients had diabetes distributed by pre-existing SGLT2i use as: SGLT2i+ (n = 35) and SGLT2i- (n = 114). Both SGLT2i groups were comparable in their presenting demographics and reperfusion strategies, except for higher proportion of insulin use in SGLT2i+ patients. Thirty-three SGLT2i+/SGLT2i- propensity-matched pairs were created from which 21 differentially expressed proteins were identified; dominantly noted was up-regulation of proteins involved in heme-scavenging and nitric oxide transport in patients on SGLT2i+ compared with SGLT2i preceding STEMI. CONCLUSIONS: SGLT2i appears to predominantly associate with up-regulation of heme-scavenging and nitric oxide, and plausibly through a related reduction in infarct size also associates with the observed related improvement in post infarction heart failure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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.
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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 ».