Cardio-Kidney Effects of Dapagliflozin in Patients at Elevated Cardiovascular Risk with or Without Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Background: We investigated the physiological effects of 12 weeks of sodium-glucose cotransporter 2 inhibition (dapagliflozin 10mg daily) on cardiac, vascular, kidney, & neurohormonal pathways in participants at elevated cardiovascular (CV) risk. Methods: This randomized double-blind, parallel-group, placebo-controlled study enrolled 51 participants & comprised three sequential physiologic assessments under clamped euglycemia (4 to 6 mmol/l): baseline, at 1 week & 12 weeks of treatment. The primary outcome measured vascular arterial stiffness, captured by pulse wave velocity & augmentation indices. Secondary outcomes included: blood pressure (BP), body fluid composition, non-invasive cardiac output monitoring, arterial vasodilatation tests, heart rate variability, echocardiography, iohexol-measured glomerular filtration rate (GFR) & natriuresis. Results: Dapagliflozin decreased vascular arterial stiffness, as measured by aortic augmentation index (–7.38±2.84%, p=0.01), after 12 weeks. Dapagliflozin acutely decreased supine measures of systolic BP (9.38±3.84 mmHg) & extracellular fluid (–0.84±0.27 L), with sustained reductions in thoracic fluid content at 12 weeks (–3.25±1.47 1/kΩ). There was evidence of tubuloglomerular feedback activation with reductions in measured GFR (–5.82±2.11 ml/min/1.73m2), acute increases in proximal sodium excretion (5.10±2.22%) & absolute fractional distal sodium reabsorption (4.41±2.05%), & increases in urine adenosine. Conclusion: Dapagliflozin induced multiple mechanisms associated with CV & kidney protection in patients at varying levels of CV risk in whom evidence of clinical protection is lacking. Funding: Commercial Support - AstraZeneca
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».