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Enregistrement W1521227597 · doi:10.14740/jocmr2149w

Factors Predicting Therapeutic Efficacy of Combination Treatment With Sitagliptin and Insulin in Type 2 Diabetic Patients: The ASSIST-K Study

2015· article· en· W1521227597 sur OpenAlexvenueno aff
Masashi Ishikawa, Masahiko Takai, Hajime Maeda, Akira Kanamori, Akira Kubota, Hikaru Amemiya, Takashi Iizuka, Kotaro Iemitsu, Tomoyuki Iwasaki, Goro Uehara, Shinichi Umezawa, Mitsuo Obana, Hideaki Kaneshige, Mizuki Kaneshiro, Takehiro Kawata, Nobuo Sasai, Tatsuya Saito, Tetsuo Takuma, Hiroshi Takeda, Keiji Tanaka, Nobuaki Tsurui, Shigeru Nakajima, Kazuhiko Hoshino, Shin Honda, Hideo Machimura, Kiyokazu Matoba, Fuyuki Minagawa, Nobuaki Minami, Yukiko Miyairi, Atsuko Mokubo, Tetsuya Motomiya, Manabu Waseda, Masaaki Miyakawa, Yoshikazu Naka, Yasuo Terauchi, Yasushi Tanaka, Ikuro Matsuba

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSitagliptinMedicineInternal medicineInsulinDipeptidyl peptidase-4 inhibitorDiabetes mellitusBody mass indexEndocrinologyType 2 diabetesType 2 Diabetes MellitusGastroenterologyHemoglobinRegimen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is unclear whether dipeptidyl peptidase-4 inhibitors decrease hemoglobin A1c (HbA1c) in a glucose-dependent manner in patients on insulin therapy who have impaired insulin secretion. This study investigated factors influencing the efficacy of sitagliptin when used concomitantly with insulin to treat type 2 diabetes mellitus (T2DM) in the real-world setting. METHODS: A retrospective study was conducted of 1,004 T2DM patients at 36 Japanese clinics associated with the Diabetes Task Force of the Kanagawa Physicians Association. Eligible patients had been on insulin for at least 6 months, with a baseline HbA1c of 7.0% (53 mmol/mol) or higher. Baseline characteristics and laboratory data from 495 patients were subjected to multiple regression analysis to identify factors influencing the change of HbA1c. RESULTS: Most patients (n = 809) received sitagliptin at a dose of 50 mg. In the 1,004 patients, HbA1c decreased by 0.74% (6 mmol/mol) and body weight increased by 0.1 kg after 6 months of combination therapy. Multiple regression analysis showed that a higher baseline HbA1c, older age, and lower body mass index influenced the change of HbA1c after 6 months. Hypoglycemic symptoms occurred in 7.4%, but none were severe. CONCLUSIONS: These results emphasize the importance of a higher HbA1c at the commencement of sitagliptin therapy in patients on insulin. Glucose-dependent suppression of glucagon secretion by sitagliptin may be useful in patients with impaired insulin secretion. Sitagliptin can be used concomitantly with insulin irrespective of the insulin regimen, duration of insulin treatment, and concomitant medications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,305
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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