A meta‐analysis of rate ratios for nocturnal confirmed hypoglycaemia with insulin degludec vs. insulin glargine using different definitions for hypoglycaemia
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: A prospective meta-analysis of phase 3 trials showed lower rates of nocturnal hypoglycaemia with insulin degludec vs. insulin glargine. We investigated the consistency of the results across different definitions of hypoglycaemia. METHODS: This post-hoc, patient-level meta-analysis included six randomized, controlled, 26- or 52-week phase 3a trials in insulin-naïve participants with Type 2 diabetes mellitus (Type 2 diabetesinsulin naïve ), participants with Type 2 diabetes mellitus using basal-bolus therapy (Type 2 diabetesBB ) and those with Type 1 diabetes mellitus. We used three definitions of hypoglycaemia and different timescales for the nocturnal period. Rates were analysed for the entire core trial period, the 'maintenance period' only, and the extension trial set population. Analyses utilized a negative binomial regression model. RESULTS: In Type 2 diabetesinsulin naïve participants, risk of nocturnal hypoglycaemia was significantly lower with insulin degludec vs. insulin glargine for all hypoglycaemia definitions and trial periods. Risk was also lower for the timescale 21.59-05.59, but not 00.01-07.59. For Type 2 diabetesBB , nocturnal hypoglycaemia rates were lower with insulin degludec vs. insulin glargine across all definitions, timescales and trial periods, with one exception. For individuals with Type 1 diabetes mellitus, nocturnal hypoglycaemia risk was significantly lower with insulin degludec during the maintenance period for the original definition (plasma glucose < 3.1 mmol/l, timescale 00.01-05.59) and in the extension trial set population for all hypoglycaemia definitions except for the nocturnal timescale 00.01-07.59. CONCLUSIONS: Compared with insulin glargine, insulin degludec is associated with lower rates of nocturnal hypoglycaemia in people with Type 2 diabetes mellitus, and similar or lower rates in Type 1 diabetes mellitus, across different definitions.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».