Incretin‐based medications for type 2 diabetes: an overview of reviews
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To summarize evidence from and assess the quality of published systematic reviews evaluating the safety, efficacy and effectiveness of incretin-based medications used in the treatment of type 2 diabetes. METHODS: We identified systematic reviews of randomized controlled trials or observational studies published in any language that evaluated the safety and/or effectiveness of glucagon-like peptide-1 (GLP-1) receptor agonists or dipeptidyl-peptidase-4 (DPP-4) inhibitors. Data sources used include the Cochrane Library, PubMed, EMBASE, Web of Science, International Pharmaceutical Abstracts, table of contents of diabetes journals, and hand-searching of reference lists and clinical practice guidelines. The methodological quality of systematic reviews was independently assessed by two reviewers using the Assessment of Multiple Systematic Reviews (AMSTAR) checklist. Our study protocol was registered with PROSPERO (2013:CRD42013005149). The primary outcomes were pooled treatment effect estimates for glycaemic control, macrovascular and microvascular complications, and hypoglycaemic events. RESULTS: We identified 467 unique citations of which 84 systematic reviews met our inclusion criteria. There were 51 reviews that evaluated GLP-1 receptor agonists and 64 reviews that evaluated DPP-4 inhibitors. The median (interquartile range) AMSTAR score was 6 (3) out of 11 for quantitative and 1 (1) for non-quantitative reviews. Among the 66 quantitative systematic reviews, there were a total of 718 pooled treatment effect estimates reported for our primary outcomes and 1012 reported pooled treatment effect estimates for secondary outcomes. CONCLUSIONS: Clinicians and policy makers, when using the results of systematic reviews to inform decision-making with regard to round clinical care or healthcare policies for incretin-based medications, should consider the variability in quality of reviews.
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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 | 0,021 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».