A Systematic Review of Drug Therapy to Delay or Prevent Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically review the evidence for the prevention of type 2 diabetes by pharmacological therapies. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Randomized controlled trials and cohort studies examining the effect of oral hypoglycemic agents, antiobesity agents, antihypertensive agents, statins, fibrates, and estrogen on the incidence of type 2 diabetes were identified from MEDLINE, EMBASE, the Cochrane Controlled Trials Registry, and searches of reference lists. Two reviewers independently assessed studies for inclusion and performed data extraction. RESULTS: Ten studies of oral hypoglycemic agents and 15 studies of nonoral hypoglycemic agents were found. Oral hypoglycemic agents and orlistat are the only drugs that have been studied in randomized controlled trials with diabetes incidence as the primary end point. In the largest studies of 2.5-4.0 years' duration, metformin (relative risk [RR] 0.69, 95% CI 0.57-0.83), acarbose (0.75, 0.63-0.90), troglitazone (0.45, 0.25-0.83), and orlistat (hazard ratio [HR] 0.63, 95% CI 0.46-0.86) have all been shown to decrease diabetes incidence compared with placebo; however, follow-up rates varied from 43 to 96%. Current evidence for statins, fibrates, antihypertensive agents, and estrogen is inconclusive. In addition, the critical question of whether drugs are preventing, or simply delaying, onset of diabetes remains unresolved. CONCLUSIONS: Currently, no single agent can be definitively recommended for diabetes prevention. Future studies should be designed with diabetes incidence as the primary outcome and should be of sufficient duration to differentiate between genuine diabetes prevention as opposed to simple delay or masking of this condition.
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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 | 0,009 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».