Early use of glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1 RAs) in Type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the efficacy and safety of the available glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1 RAs) exenatide and liraglutide (marketed as Byetta * and Victoza † , respectively) in first- or second-line pharmacotherapy for type 2 diabetes (T2D), described here as 'early use'. RESEARCH DESIGN AND METHODS: MEDLINE, EMBASE and Google Scholar databases were queried for clinical trial reports using the terms incretin, GLP-1, exenatide and liraglutide. Relevant articles were those that employed these agents in treatment-naïve patients with T2D and in patients who had failed on metformin monotherapy. Additional targeted searches were conducted on diabetes treatment guidelines and on the range of physiological responses to GLP-1 RAs. Most evidence is level I and II. RESULTS: Effective therapy for T2D should be implemented early in the course of this progressive disease. The recently revised 2013 Canadian Diabetes Association (CDA) guidelines now identify the GLP-1 RAs among various injected and oral agents recommended for the management of T2D. The rationale for early use of GLP-1 RAs in T2D management is manifold: these agents offer effective management of hyperglycemia in early-stage T2D, minimal risk of hypoglycemia, weight loss, improvement in multiple non-glycemic cardiovascular risk factors, and potential enhancement of patient adherence to antihyperglycemic treatment. Available data from clinical trials support second-line use of GLP-1 RAs among patients who fail on metformin, as well as first-line use of these agents in a subset of T2D patients. CONCLUSIONS: The ability to achieve glycemic targets using GLP-1 RAs while simultaneously avoiding hypoglycemia and weight gain could provide substantial reassurance to physicians and patients who might otherwise resist the transition to injected therapies. Exenatide and liraglutide represent appropriate second-line choices for pharmacological treatment of T2D, as indicated in the 2013 CDA guidelines.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».