The Effect of Oral Antidiabetic Agents on A1C Levels
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Previous reviews of the effect of oral antidiabetic (OAD) agents on A1C levels summarized studies with varying designs and methodological approaches. Using predetermined methodological criteria, we evaluated the effect of OAD agents on A1C levels. RESEARCH DESIGN AND METHODS: The Excerpta Medica (EMBASE), the Medical Literature Analysis and Retrieval System Online (MEDLINE), and the Cochrane Central Register of Controlled Trials databases were searched from 1980 through May 2008. Reference lists from systematic reviews, meta-analyses, and clinical practice guidelines were also reviewed. Two evaluators independently selected and reviewed eligible studies. RESULTS: A total of 61 trials reporting 103 comparisons met the selection criteria, which included 26,367 study participants, 15,760 randomized to an intervention drug(s), and 10,607 randomized to placebo. Most OAD agents lowered A1C levels by 0.5-1.25%, whereas thiazolidinediones and sulfonylureas lowered A1C levels by approximately 1.0-1.25%. By meta-regression, a 1% higher baseline A1C level predicted a 0.5 (95% CI 0.1-0.9) greater reduction in A1C levels after 6 months of OAD agent therapy. No clear effect of diabetes duration on the change in A1C with therapy was noted. CONCLUSIONS: The benefit of initiating an OAD agent is most apparent within the first 4 to 6 months, with A1C levels unlikely to fall more than 1.5% on average. Pretreated A1C levels have a modest effect on the fall of A1C levels in response to treatment.
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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 | 0,032 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».