Triglyceride High-Density Lipoprotein Ratios Predict Glycemia-Lowering in Response to Insulin Sensitizing Drugs in Type 2 Diabetes: A Post Hoc Analysis of the BARI 2D
Notice bibliographique
Résumé
Glycemic management is central in prevention of small vessel and cardiovascular complications in type 2 diabetes. With the plethora of newer medications and recommendations for a patient centered approach, more information is necessary to match the proper drug to each patient. We showed that BARI 2D, a five-year trial designed to compare two different glycemic treatment strategies, was suitable for assessing different responses according to different phenotypic characteristics. Treatment with insulin sensitizing medications such as thiazolidinediones and metformin was more effective in improving glycemic control, particularly in the more insulin resistant patient, when compared to the insulin provision strategy using insulin and or sulfonylureas. Triglyceride and high density lipoprotein ratio (TG/HDL-cholesterol ratio) was found to be a readily available and practical biomarker that helps to identify the insulin resistant patient. These results support the concept that not all medications for glycemic control work the same in all patients. Thus, tailored therapy can be done using phenotypic characteristics rather than a "one-size-fits-all approach."
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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 | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».