MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2345057135 · doi:10.14740/jocmr2540w

Factor Analysis of Changes in Hemoglobin A1c After 12 Months of Sitagliptin Therapy in Patients With Type 2 Diabetes

2016· article· en· W2345057135 sur OpenAlexvenueno aff
Shouhei Yuasa, Kazuyoshi Sato, Masahiko Takai, Masashi Ishikawa, Shinichi Umezawa, Akira Kubota, Hajime Maeda, Akira Kanamori, Masaaki Miyakawa, Yasushi Tanaka, Yasuo Terauchi, Ikuro Matsuba

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSitagliptinType 2 diabetesHemoglobinInternal medicineDiabetes mellitusEndocrinologyUrologyGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sitagliptin, a dipeptidyl peptidase-4 inhibitor, is an effective oral antidiabetic agent as both monotherapy and when combined with insulin. Data from three observational studies performed in patients with type 2 diabetes receiving sitagliptin therapy in the routine clinical setting were integrated to conduct factor analysis of the changes in hemoglobin A1c (HbA1c), body weight, and estimated glomerular filtration rate (eGFR) over 12 months. METHODS: Among patients with type 2 diabetes attending medical institutions affiliated with Kanagawa Physicians Association, those using sitagliptin were followed for 1 year. In the ASSET-K and ASSIST-K studies, patients were managed by diabetologists, while they were managed by non-diabetologists in the ATTEST-K study. Patients were not administered insulin in ASSET-K, whereas insulin was administered in ASSIST-K. HbA1c (National Glycohemoglobin Standardization Program), blood glucose (fasting/postprandial), body weight, and renal function (serum creatinine and eGFR) were the efficacy endpoints. Factor analysis was performed by analysis of variance using the magnitude of the change in HbA1c, body weight, and eGFR after 12 months of sitagliptin therapy as response variables, and the study, sex, and age as explanatory variables. RESULTS: Of 1,327 patients registered in ASSET-K (diabetologists/without insulin), 1,167 patients in ASSIST-K (diabetologists/with insulin), and 530 patients in ATTEST-K (non-diabetologists), statistical analysis was carried out on 1,074, 854, and 411 patients, respectively. There were significant inter-study differences in patient characteristics (complications, duration of diabetes, and baseline HbA1c), the sitagliptin dose, and the use of other antidiabetic agents. HbA1c decreased significantly in all three studies. According to factor analysis, the magnitude of the change in HbA1c over 12 months showed significant inter-study differences and was also significantly influenced by the age, duration of diabetes, and baseline HbA1c. CONCLUSIONS: Comparison of three observational studies identified differences in patient characteristics, treatment of diabetes (use/non-use of insulin), and the level of specialist care (diabetologist/non-diabetologist). Despite such differences, consistent reduction of HbA1c by sitagliptin was demonstrated in all three studies. The patients showing most improvement in HbA1c with sitagliptin therapy were older patients with a short duration of diabetes and high baseline HbA1c level.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,337 · 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'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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical Medicine ResearchMême sujetDiabetes Treatment and ManagementTravaux en français237 207