Achieving a clinically relevant composite outcome of an HbA1c of <7% without weight gain or hypoglycaemia in type 2 diabetes: a meta‐analysis of the liraglutide clinical trial programme
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Effective type 2 diabetes management requires a multifactorial approach extending beyond glycaemic control. Clinical practice guidelines suggest targets for HbA1c, blood pressure and lipids, and emphasize weight reduction and avoiding hypoglycaemia. The phase 3 clinical trial programme for liraglutide, a human glucagon-like peptide 1 analogue, showed significant improvements in HbA1c and weight with a low risk of hypoglycaemia compared to other diabetes therapies. In this context, we performed a meta-analysis of data from these trials evaluating the proportion of patients achieving a clinically relevant composite measure of diabetes control consisting of an HbA1c <7% without weight gain or hypoglycaemia. METHODS: A prespecified meta-analysis was performed on 26-week patient-level data from seven trials (N = 4625) evaluating liraglutide with commonly used therapies for type 2 diabetes: glimepiride, rosiglitazone, glargine, exenatide, sitagliptin or placebo, adjusting for baseline HbA1c and weight, for a composite outcome of HbA1c <7.0%, no weight gain and no hypoglycaemic events. RESULTS: At 26 weeks, 40% of the liraglutide 1.8 mg group, 32% of the liraglutide 1.2 mg group and 6-25% of comparators (6% rosiglitazone, 8% glimepiride, 15% glargine, 25% exenatide, 11% sitagliptin, 8% placebo) achieved this composite outcome. Odds ratios favoured liraglutide 1.8 mg by 2.0- to 10.5-fold over comparators. CONCLUSIONS: As assessed by the composite outcome of HbA1c <7%, no hypoglycaemia and no weight gain, liraglutide was clearly superior to the other commonly used therapies. However, the long-term clinical impact of this observation remains to be shown.
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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 | 0,023 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,057 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».