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Enregistrement W1997416444 · doi:10.1001/jama.299.13.1561

Comparison of Pioglitazone vs Glimepiride on Progression of Coronary Atherosclerosis in Patients With Type 2 Diabetes

2008· article· en· W1997416444 sur OpenAlexaff
Steven E. Nissen, Stephen J. Nicholls, Kathy Wolski, Richard W. Nesto, Stuart Kupfer, Alfonso Pérez, Horacio O. Jure, Robert De Larochellière, Cezar Staniloae, Kreton Mavromatis, Jacqueline Saw, Bo Hu, A. Michael Lincoff, E. Murat Tuzcu, for the PERISCOPE Investigators

Notice bibliographique

RevueJAMA · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesUniversidad de ChileCleveland Clinic
Mots-clésPioglitazoneGlimepirideMedicineType 2 diabetesInternal medicineCoronary atherosclerosisDiabetes mellitusInsulinCardiologyEndocrinologyUrologyGastroenterologyCoronary artery disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: No antidiabetic regimen has demonstrated the ability to reduce progression of coronary atherosclerosis. Commonly used oral glucose-lowering agents include sulfonylureas, which are insulin secretagogues, and thiazolidinediones, which are insulin sensitizers. OBJECTIVE: To compare the effects of an insulin sensitizer, pioglitazone, with an insulin secretagogue, glimepiride, on the progression of coronary atherosclerosis in patients with type 2 diabetes. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: Double-blind, randomized, multicenter trial at 97 academic and community hospitals in North and South America (enrollment August 2003-March 2006) in 543 patients with coronary disease and type 2 diabetes. INTERVENTIONS: A total of 543 patients underwent coronary intravascular ultrasonography and were randomized to receive glimepiride, 1 to 4 mg, or pioglitazone, 15 to 45 mg, for 18 months with titration to maximum dosage, if tolerated. Atherosclerosis progression was measured by repeat intravascular ultrasonography examination in 360 patients at study completion. MAIN OUTCOME MEASURE: Change in percent atheroma volume (PAV) from baseline to study completion. RESULTS: Least squares mean PAV increased 0.73% (95% CI, 0.33% to 1.12%) with glimepiride and decreased 0.16% (95% CI, -0.57% to 0.25%) with pioglitazone(P = .002). An alternative analysis imputing values for noncompleters based on baseline characteristics showed an increase in PAV of 0.64% (95% CI, 0.23% to 1.05%) for glimepiride and a decrease of 0.06% (-0.47% to 0.35%) for pioglitazone (between-group P = .02). Mean (SD) baseline HbA(1c) levels were 7.4% (1.0%) in both groups and declined during treatment an average 0.55% (95% CI, -0.68% to -0.42%) with pioglitazone and 0.36% (95% CI, -0.48% to -0.24%) with glimepiride (between-group P = .03). In the pioglitazone group, compared with glimepiride, high-density lipoprotein levels increased 5.7 mg/dL (95% CI, 4.4 to 7.0 mg/dL; 16.0%) vs 0.9 mg/dL (95% CI, -0.3 to 2.1 mg/dL; 4.1%), and median triglyceride levels decreased 16.3 mg/dL (95% CI, -27.7 to -11.0 mg/dL; 15.3%) vs an increase of 3.3 mg/dL (95% CI, -10.7 to 11.7 mg/dL; 0.6%) (P < .001 for both comparisons). Median fasting insulin levels decreased with pioglitazone and increased with glimepiride (P < .001). Hypoglycemia was more common in the glimepiride group and edema, fractures, and decreased hemoglobin levels occurred more frequently in the pioglitazone group. CONCLUSION: In patients with type 2 diabetes and coronary artery disease, treatment with pioglitazone resulted in a significantly lower rate of progression of coronary atherosclerosis compared with glimepiride. TRIAL REGISTRATION: clinicaltrials.gov Identifier: NCT00225277.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, 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

Citations847
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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