Medical Management of Hyperglycemia in Type 2 Diabetes: A Consensus Algorithm for the Initiation and Adjustment of Therapy
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.
Notice bibliographique
Résumé
The consensus algorithm for the medical management of type 2 diabetes was published in August 2006 with the expectation that it would be updated, based on the availability of new interventions and new evidence to establish their clinical role. The authors continue to endorse the principles used to develop the algorithm and its major features. We are sensitive to the risks of changing the algorithm cavalierly or too frequently, without compelling new information. An update to the consensus algorithm published in January 2008 specifically addressed safety issues surrounding the thiazolidinediones. In this revision, we focus on the new classes of medications that now have more clinical data and experience. Diabetes Care 32:193–203, 2009 The epidemic of type 2 diabetes and the recognition that achieving specific glycemic goals can substantially reduce morbidity have made the effective treatment of hyperglycemia a top priority.1–3 While the management of hyperglycemia, the hallmark metabolic abnormality associated with type 2 diabetes, has historically taken center stage in the treatment of diabetes, therapies directed at other coincident features, such as dyslipidemia, hypertension, hypercoagulability, obesity, and insulin resistance, have also been a major focus of research and therapy. Maintaining glycemic levels as close to the nondiabetic range as possible has been demonstrated to have a powerful beneficial effect on diabetes-specific microvascular complications, including retinopathy, nephropathy, and neuropathy, in the setting of type 1 diabetes;4,5 in type 2 diabetes, more intensive treatment strategies have likewise been demonstrated to reduce microvascular complications.6–8 Intensive glycemic management resulting in lower A1C levels has also been shown to have a beneficial effect on cardiovascular disease (CVD) complications in type 1 diabetes;9,10 however, current studies have failed to demonstrate a beneficial effect of intensive diabetes therapy on CVD in type 2 diabetes. …
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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