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Enregistrement W2347028544 · doi:10.1371/journal.pone.0154206

Efficacy and Acceptability of Glycemic Control of Glucagon-Like Peptide-1 Receptor Agonists among Type 2 Diabetes: A Systematic Review and Network Meta-Analysis

2016· review· en· W2347028544 sur OpenAlexafffund
Zhixia Li, Yuan Zhang, Xiaochi Quan, Zhirong Yang, Xian‐Tao Zeng, Linong Ji, Feng Sun, Siyan Zhan

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesSpecialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of ChinaZhongnan Hospital of Wuhan UniversityPeking UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaMcMaster University
Mots-clésDulaglutideLiraglutideMedicineExenatideSitagliptinPlaceboHypoglycemiaInternal medicineType 2 diabetesCochrane LibraryLixisenatideGlycemicDiscontinuationInsulin glargineRandomized controlled trialPharmacologyEndocrinologyDiabetes mellitusInsulin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To synthesize current evidence of the impact of Glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1 RAs) on hypoglycemia, treatment discontinuation and glycemic level in patients with type 2 diabetes. DESIGN: Systematic review and network meta-analysis. DATA SOURCES: Literature search (Medline, Embase, the Cochrane library), website of clinical trial, bibliographies of published systematic reviews. ELIGIBILITY CRITERIA: Randomized controlled trials with available data comparing GLP-1 RAs with placebo or traditional anti-diabetic drugs in patients with type 2 diabetes. DATA SYNTHESIS: Traditional pairwise meta-analyses within DerSimonian-Laird random effects model and network meta-analysis within a Bayesian framework were performed to calculate odds ratios for the incidence of hypoglycemia, treatment discontinuation, HbA1c<7.0% and HbA1c<6.5%. Ranking probabilities for all treatments were estimated to obtain a treatment hierarchy using the surface under the cumulative ranking curve (SUCRA) and mean ranks. RESULTS: 78 trials with 13 treatments were included. Overall, all GLP-1 RAs except for albiglutide increased the risk of hypoglycemia when compared to placebo. Reduction in the incidence of hypoglycemia was found for all GLP-1 RAs versus insulin (except for dulaglutide) and sulphonylureas. For the incidence of treatment discontinuation, increase was found for exenatide, liraglutide, lixisenatide and taspoglutide versus placebo, insulin and sitagliptin. For glycemic level, decrease was found for all GLP-1 RAs versus placebo. Dulaglutide, exenatide long-acting release (exe_lar), liraglutide and taspoglutide had significant lowering effect when compared with sitagliptin (HbA1c<7.0%) and insulin (HbA1c<6.5%). Finally, according to SUCRAs, placebo, thiazolidinediones and albiglutide had the best decrease effect on hypoglycemia; sulphanylureas, sitagliptin and insulin decrease the incidence of treatment discontinuation most; exe_lar and dulaglutide had the highest impact on glycemic level among 13 treatments. CONCLUSIONS: Among 13 treatments, GLP-1 RAs had a significant reduction with glycemic level but a slight increase effect on hypoglycemia and treatment discontinuation. While albiglutide had the best decrease effect on hypoglycemia and treatment discontinuation among all GLP-1 RAs. However, further evidence is necessary for more conclusive inferences on mechanisms underlying the rise in hypoglycemia.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,048
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,214 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations33
Publié2016
Routes d'admission2
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