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Enregistrement W2358863574 · doi:10.1186/s12872-016-0260-0

Glucagon-like peptide-1 receptor agonists and heart failure in type 2 diabetes: systematic review and meta-analysis of randomized and observational studies

2016· review· en· W2358863574 sur OpenAlexafffund
Ling Li, Sheyu Li, Jiali Liu, Ke Deng, Jason W. Busse, Per Olav Vandvik, Evelyn M. Wong, Zahra Sohani, Małgorzata M Bała, Lorena P Rios, Germán Málaga, Shanil Ebrahim, Jiantong Shen, Longhao Zhang, Pujing Zhao, Qunfei Chen, Yingqiang Wang, Gordon Guyatt, Xin Sun

Notice bibliographique

RevueBMC Cardiovascular Disorders · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenCanada Research ChairsUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMitacsNational Natural Science Foundation of ChinaSichuan UniversityCanadian Diabetes Association
Mots-clésMedicineHeart failureObservational studyRandomized controlled trialInternal medicineLixisenatideOdds ratioMeta-analysisType 2 diabetesPlaceboExenatideAngiologyDiabetes mellitusEndocrinologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The effect of glucagon-like peptide-1(GLP-1) receptor agonists on heart failure remains uncertain. We therefore conducted a systematic review to assess the possible impact of GLP-1 agonists on heart failure or hospitalization for heart failure in patients with type 2 diabetes. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, the Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) and ClinicalTrials.gov to identify randomized controlled trials (RCTs) and observational studies that addressed the effect of GLP-1 receptor agonists in adults with type 2 diabetes, and explicitly reported heart failure or hospitalization for heart failure. Two paired reviewers screened reports, collected data, and assessed the risk of bias. We pooled data from RCTs and observational studies separately, and used the GRADE approach to rate the quality of evidence. RESULTS: We identified 25 studies that were eligible for our review; 21 RCTs (n = 18,270) and 4 observational studies (n = 111,029). Low quality evidence from 20 RCTs suggested, if anything, a lower incidence of heart failure between GLP-1 agonists versus control (17/7,441 vs. 19/4,317; odds ratio (OR) 0.62, 95 % confidence interval (CI) 0.31 to 1.22; risk difference (RD) 19 fewer, 95 % CI 34 fewer to 11 more per 1000 over 5 years). Three cohort studies comparing GLP-1 agonists to alternative agents provided very low quality evidence that GLP-1 agonists do not increase the incidence of heart failure. One RCT provided moderate quality evidence that GLP-1 agonists were not associated with hospitalization for heart failure (lixisenatide vs placebo: 122/3,034 vs. 127/3,034; adjusted hazard ratio 0.96, 95 % CI 0.75 to 1.23; RD 4 fewer, 95 % CI 25 fewer to 23 more per 1000 over 5 years) and a case-control study provided very low quality evidence also suggesting no association (GLP-1 agonists vs. other anti-hyperglycemic drugs: 1118 cases and 17,626 controls, adjusted OR 0.67, 95 % CI 0.32 to 1.42). CONCLUSIONS: The current evidence suggests that GLP-1 agonists do not increase the risk of heart failure or hospitalization for heart failure among patients with type 2 diabetes.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0250,031
Bibliométrie0,0090,011
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations42
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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