Factors Predicting Therapeutic Efficacy of Combination Treatment With Sitagliptin and Insulin in Type 2 Diabetic Patients: The ASSIST-K Study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».