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Enregistrement W2172438155 · doi:10.1007/s13300-015-0142-y

IDegLira Versus Alternative Intensification Strategies in Patients with Type 2 Diabetes Inadequately Controlled on Basal Insulin Therapy

2015· article· en· W2172438155 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDiabetes Therapy · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNovo Nordisk FondenNovo Nordisk
Mots-clésMedicineLiraglutideInsulin glargineInsulin degludecType 2 diabetesInsulin aspartHypoglycemiaInternal medicineInsulinGlycated hemoglobinLixisenatideDiabetes mellitusGlucagon-like peptide 1 receptorEndocrinologyAgonist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IDegLira is a once-daily combination of insulin degludec (IDeg) and liraglutide. Trials directly comparing IDegLira with alternative strategies for intensifying basal insulin are ongoing. While awaiting results, this analysis compared indirectly how different strategies affected glycated hemoglobin (HbA1c) and other outcomes. A pooled analysis of five completed Novo Nordisk randomized clinical trials in patients with type 2 diabetes inadequately controlled on basal insulin was used to compare indirectly IDegLira (N = 199) with: addition of liraglutide to basal insulin (N = 225) [glucagon-like peptide-1 receptor agonist (GLP-1RA) add-on strategy]; basal–bolus (BB) insulin [insulin glargine (IGlar) + insulin aspart] (N = 56); or up-titration of IGlar (N = 329). A supplementary analysis was performed with the BB arm including patients who received IGlar or IDeg as basal insulin in the relevant trial (N = 210). All trials had comparable inclusion/exclusion criteria and baseline characteristics. Individual patient-level data were analyzed using multivariable statistical models with potential baseline heterogeneity accounted for using explanatory variables. At end of study, differences between IDegLira and BB or up-titrated IGlar, respectively, were as follows: reduction in HbA1c −0.30%, 95% confidence interval (–0.58; −0.01) and −0.65% (−0.83; −0.47); change in body weight −6.89 kg (−7.92; −5.86) and −4.04 kg (−4.69; −3.40) all in favor of IDegLira. Confirmed hypoglycemia rate was 122.8 (90.7; 166.1), 1060.8 (680.2; 1654.4), and 286.1 (231.1; 354.1) events/100 patient-years for IDegLira, BB, and up-titrated IGlar, respectively. Odds ratios for achieving HbA1c <7.0%, <7.0% without hypoglycemia, and <7.0% without hypoglycemia and no weight gain were greater with IDegLira versus up-titrated IGlar. The supplementary analysis yielded similar results to the main analysis. Results with IDegLira were similar to those for the ‘GLP-1RA add-on’ arm. These results suggest that IDegLira may be more effective, with lower hypoglycemia rates and less weight gain, than up-titrated basal insulin or BB in patients uncontrolled on basal insulin.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,235 · 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