MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2262101396 · doi:10.1161/circ.126.suppl_21.a9654

Abstract 9654: Dipeptidyl Peptidase-4 Inhibitors May Reduce the Risk of Major Adverse Cardiovascular Events and All-cause Mortality In Patients With Type 2 Diabetes: Meta-analyses Oof Randomized Controlled Trials

2012· article· en· W2262101396 sur OpenAlexaff
Xin Sun, Afeez Abiola Hazzan, Małgorzata M Bała, Jason W. Busse, Bradley C. Johnston, Alonso Carrasco‐Labra, Miłosz Jankowski, Ignacio Neumann, Ignacio Ferreira‐González, Mercè Fernández-Balsells, Lorena P Rios, Dirk Bassler, Matthias Briel, Luciane Cruz Lopes, Alain Nordmann, Kari A.O. Tikkinen, Nofisat Ismaila, Qi Zhou, Jayanti Mukherjee, Robert Frederich, Nayyar Iqbal, Stephen D. Walter, Gordon Guyatt

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineType 2 diabetesMeta-analysisRandomized controlled trialAdverse effectDipeptidyl peptidase-4Internal medicineDiabetes mellitusPharmacologyIntensive care medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitors and glucagon-like peptide-1 (GLP-1) agonists, both of which have an incretin effect, represent novel, effective therapeutic approaches to treating hyperglycemia in type 2 diabetes mellitus (T2DM). Their impact on cardiovascular (CV) outcomes, however, is still under investigation. Hypotheses: We assessed the impact of DPP-4 inhibitors and GLP-1 agonists on the risk of a composite of cardiovascular death, myocardial infarction, and stroke (MACE), and on all-cause mortality (ACM) in T2DM. Methods: We searched Medline, EMBASE, and Cochrane Library for randomized controlled trials (RCTs) published up to February 2010 that compared an incretin agent versus usual care, placebo, or other active agents for patients with T2DM, and reported a pre-specified CV outcome. We also searched a major trial registry, FDA and EMEA databases, and contacted authors about unclear CV outcome information. We undertook Der-Simonian and Laird random effect meta-analyses of MACE and all-cause mortality, using inverse-variance weights and continuity correction of 0.005. We excluded total-zero-event trials. We conducted subgroup analyses using a small number of pre-specified hypotheses, including study duration, type of control, treatment mode, and risk of bias. Results: Of 61 eligible trials, data on MACE was available in 33 trials of DPP-4 inhibitors (107 events /24341 patients), and 9 of GLP-1 agonists (12/3745), and ACM in 20 trials of DPP-4 inhibitors (45/17317), and 3 of GLP-1 (3/1404). There was a significant reduction in MACE (RR 0.53, 95% CI 0.33 to 0.85) between DPP-4 inhibitors and control, and a non-significant reduction in ACM (RR 0.46, 95% CI 0.19 to 1.07). No significant differences were found between GLP-1 agonists and control in MACE (RR 0.77, 95% CI 0.13 to 4.61) or ACM (RR 3.53,0 to >999). There was no significant heterogeneity detected in all analyses (p>0.1). Subgroup analyses did not show any significant differences in treatment effect, except that the effect on all-cause mortality differs by treatment mode (monotherapy vs. combination/add-on therapy, interaction p=0.04). Conclusion: DPP-4 inhibitors may reduce the risk of MACE and ACM. The effect of GLP-1 agonists on CV outcomes remains uncertain.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0260,060
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCirculation→Même sujetDiabetes Treatment and Management→Travaux en français237 207→