Treating prediabetes with metformin: systematic review and meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if the use of metformin in people with prediabetes (impaired glucose tolerance or impaired fasting glucose) would prevent or delay the onset of frank type 2 diabetes mellitus. DATA SOURCES: MEDLINE was searched from January 1966 to the present, and articles meeting the selection criteria were hand searched. STUDY SELECTION: Randomized controlled trials that involved administration of metformin to delay or prevent type 2 diabetes in individuals with impaired glucose tolerance or impaired fasting glucose were included. Development of diabetes was a required outcome measure; follow-up time of at least 6 months was required. Three studies met these criteria. SYNTHESIS: The 3 studies varied in ethnicity of the population studied, in the rates of conversion to diabetes from prediabetes, and in the dose of metformin used. In general the studies were well done, although 2 of the 3 did not do true intention-to-treat analyses. A sensitivity analysis was completed by converting all data to intention-to-treat data and assuming a worst-case scenario for the people who were lost to follow-up. CONCLUSION: Metformin decreases the rate of conversion from prediabetes to diabetes. This was true at higher dosage (850 mg twice daily) and lower dosage (250 mg twice or 3 times daily); in people of varied ethnicity; and even when a sensitivity analysis was applied to the data. The number needed to treat was between 7 and 14 for treatment over a 3-year period.
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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 | 0,010 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».