Commentary on the Results and Clinical Implications of the PROactive Study
Notice bibliographique
Résumé
T hiazolidinediones (TZDs), or glitazones, are a relatively new class of oral drugs that are used to treat type 2 diabetes.1-4 They lower blood glucose by targeting insulin resistance, one of the major underlying causes of the disease. In addition to their ability to lower blood glucose, TZDs also display a wide range of effects on lipids, blood pressure, weight, and other cardiovascular and metabolic risk factors. As with all other drugs, they can be associated with undesirable side effects. By virtue of their glucose-lowering properties, all such agents will significantly reduce the risk of the microvascular complications associated with diabetes. On the other hand, no glucose-lowering agent has clearly been shown to significantly reduce macrovascular disease. Since TZDs, in general, have a net favorable impact on blood lipid levels, may be associated with a reduction in blood pressure, and have positive effects on other physiological parameters associated with vascular disease (e.g., decreasing vascular inflammation, reducing insulin resistance), they have the potential to slow the progression of cardiovascular disease (CVD) in addition to lowering blood glucose. Because of the above favorable actions of TZDs, the Prospective Pioglitazone Clinical Trial in Macrovascular Events (PROactive) was initiated to assess the effects of pioglitazone (Actos; Takeda Pharmaceuticals and Eli Lilly) on the secondary prevention of macrovascular events in type 2 diabetic patients. PROactive was a randomized, double-blind, placebo-controlled study in 5,238 patients with type 2 diabetes who were managed with diet and/or glucose-lowering medications and who had a history of macrovascular disease.5 Male or female patients, aged 35-75 years, were randomized to receive placebo or pioglitazone titrated over 2 months to its maximally approved dosage (45 mg/day). Because study participants had preexisting CVD and diabetes of long duration (average 8 years), virtually all subjects at the time of enrollment …
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».