Efficacy and outcomes of dapagliflozin in diabetic nephropathy: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetic nephropathy is one of the most prevalent consequences of diabetes and is associated with increased morbidity and mortality in diabetic patients. The pathogenesis of Diabetic Nephropathy is very complex and is still not fully understood, resulting in poor therapeutic outcomes. Dapagliflozin is thought to be associated with decreased progression of diabetic nephropathy. However, fewer trials have been conducted for the role of dapagliflozin in human patients with diabetic nephropathy. This is the first systematic review and meta-analysis where we aim to generate appropriate evidence regarding the safety and efficacy of dapagliflozin in diabetic nephropathy. METHODS: We searched the databases like PubMed, MEDLINE, Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) and Embase for studies published from inception to November 2023. Bias assessment was done using risk of bias tool for randomized controlled trial (RCT) and Newcastle-Ottawa scale for non-randomized studies. Synthesis of the data was done using RevMan 5.4 software. Efficacy was assessed in terms of lowering HbA1c level, serum creatinine, and urine albumin-to-creatinine ratio. Statistical heterogeneity was measured by using the I squared test and the results were reported using forest plots. RESULTS: Two studies were selected, 1 RCT and 1 comparative study including 296 patients. The dapagliflozin-treated group showed significant improvements in lowering serum creatinine [Standardized mean difference (SMD): -0.56 (-1.08, -0.04), P < .00001] and HbA1c [SMD: -0.84 (-1.07, -0.61), P = .03] when compared to the control group. But there was no discernible change in urine albumin-to-creatinine ratio [SMD: -1.45 (-3.33, 0.42), P = .13] after dapagliflozin therapy. Hypoglycemia [risk ratio: 0.26 (0.08-0.82), P = .02] was considerably lower in the dapagliflozin treatment group than in the control group in terms of safety. CONCLUSION: This meta-analysis showed that dapagliflozin was more effective in treating diabetic nephropathy while having fewer side effects. Our results support to the endeavor of conducting bigger, multicentre RCTs that assess dapagliflozin's efficacy and delineate its unfavorable risk profile.
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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 | 0,016 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».