Pronounced reduction of postprandial glucagon by lixisenatide: a meta‐analysis of randomized clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Glucagon-like peptide-1 (GLP-1) receptor agonists improve islet function and delay gastric emptying in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM). This meta-analysis aimed to investigate the effects of the once-daily prandial GLP-1 receptor agonist lixisenatide on postprandial plasma glucose (PPG), glucagon and insulin levels. METHODS: Six randomized, placebo-controlled studies of lixisenatide 20 µg once daily were included in this analysis: lixisenatide as monotherapy (GetGoal-Mono), as add-on to oral antidiabetic drugs (OADs; GetGoal-M, GetGoal-S) or in combination with basal insulin (GetGoal-L, GetGoal-Duo-1 and GetGoal-L-Asia). Change in 2-h PPG and glucose excursion were evaluated across six studies. Change in 2-h glucagon and postprandial insulin were evaluated across two studies. A meta-analysis was performed on least square (LS) mean estimates obtained from analysis of covariance (ANCOVA)-based linear regression. RESULTS: Lixisenatide significantly reduced 2-h PPG from baseline (LS mean difference vs. placebo: -4.9 mmol/l, p < 0.001) and glucose excursion (LS mean difference vs. placebo: -4.5 mmol/l, p < 0.001). As measured in two studies, lixisenatide also reduced postprandial glucagon (LS mean difference vs. placebo: -19.0 ng/l, p < 0.001) and insulin (LS mean difference vs. placebo: -64.8 pmol/l, p < 0.001). There was a stronger correlation between 2-h postprandial glucagon and 2-h PPG with lixisenatide than with placebo. CONCLUSIONS: Lixisenatide significantly reduced 2-h PPG and glucose excursion together with a marked reduction in postprandial glucagon and insulin; thus, lixisenatide appears to have biological effects on blood glucose that are independent of increased insulin secretion. These effects may be, in part, attributed to reduced glucagon secretion.
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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 | 0,013 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».