The Effect of Oral Antidiabetic Agents on A1C Levels
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 découle