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Enregistrement W2147767541 · doi:10.1177/1479164115579001

Combination of the dipeptidyl peptidase-4 inhibitor linagliptin with insulin-based regimens in type 2 diabetes and chronic kidney disease

2015· article· en· W2147767541 sur OpenAlexfundno aff
Janet B. McGill, Hannele Yki‐Järvinen, Susanne Crowe, Hans‐Juergen Woerle, Maximilian von Eynatten

Notice bibliographique

RevueDiabetes and Vascular Disease Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill UniversitySanofiEli Lilly and Company
Mots-clésLinagliptinMedicineInternal medicineDiabetes mellitusKidney diseasePlaceboType 2 diabetesInsulinDipeptidyl peptidase-4 inhibitorGastroenterologyType 2 Diabetes MellitusEndocrinologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glucose-lowering treatment options for type 2 diabetes mellitus patients with chronic kidney disease are limited. We evaluated the potential for linagliptin in combination with insulin in type 2 diabetes mellitus patients with mild-to-severe renal impairment. Data for participants in two phase 3 trials with linagliptin who were receiving insulin were analysed separately (n = 811). Placebo-adjusted mean HbA1c changes from baseline were -0.59% (mild renal impairment) and -0.69% (moderate renal impairment) after 24 weeks and -0.43% (severe renal impairment) after 12 weeks. Drug-related adverse events with linagliptin were similar to placebo (mild renal impairment: 19.9% vs. 26.5%; moderate renal impairment: 22.0% vs. 25.0%; severe renal impairment: 46.3% vs. 43.6%, respectively). Frequencies of hypoglycaemia in patients with mild, moderate and severe renal impairment were 34.9%, 35.6% and 66.7% with linagliptin and 37.5%, 39.7% and 49.1% with placebo, respectively. Episodes of severe hypoglycaemia were low (⩽5.6%). Adding linagliptin to insulin in type 2 diabetes mellitus patients with chronic kidney disease improved glucose control and was well tolerated.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,601

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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