Comparison of three algorithms for initiation and titration of insulin glargine in insulin‐naive patients with type 2 diabetes mellitus (既往从未使用过胰岛素的2型糖尿病患者使用三种不同的启用与滴定甘精胰岛素剂量方案的比较)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several titration algorithms can be used to adjust insulin dose and attain blood glucose targets. We compared clinical outcomes using three initiation and titration algorithms for insulin glargine in insulin-naive patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM); focusing on those receiving both metformin and sulfonylurea (SU) at baseline. METHODS: This was a pooled analysis of patient-level data from prospective, randomized, controlled 24-week trials. Patients received algorithm 1 (1 IU increase once daily, if fasting plasma glucose [FPG] > target), algorithm 2 (2 IU increase every 3 days, if FPG > target), or algorithm 3 (treat-to-target, generally 2-8 IU increase weekly based on 2-day mean FPG levels). Glycemic control, insulin dose, and hypoglycemic events were compared between algorithms. RESULTS: Overall, 1380 patients were included. In patients receiving metformin and SU at baseline, there were no significant differences in glycemic control between algorithms. Weight-adjusted dose was higher for algorithm 2 vs algorithms 1 and 3 (P = 0.0037 and P < 0.0001, respectively), though results were not significantly different when adjusted for reductions in HbA1c (0.36 IU/kg, 0.43 IU/kg, and 0.31 IU/kg for algorithms 1, 2, and 3, respectively). Yearly hypoglycemic event rates (confirmed blood glucose <56 mg/dL) were higher for algorithm 3 than algorithms 1 (P = 0.0003) and 2 (P < 0.0001). CONCLUSIONS: Three algorithms for initiation and titration of insulin glargine in patients with T2DM resulted in similar levels of glycemic control, with lower rates of hypoglycemia for patients treated using simpler algorithms 1 and 2.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 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.
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 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 ».