Safety and efficacy of linagliptin in patients with type 2 diabetes mellitus and coronary artery disease: Analysis of pooled events from 19 clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To examine the safety and efficacy of linagliptin in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) and coronary artery disease (CAD) using pooled data from the global clinical trials program. METHODS: Patient-level data were pooled from randomized, placebo-controlled clinical trials of linagliptin (5mg, monotherapy or combination therapy). Safety/efficacy analyses were conducted for patients with CAD and ≥12 and ≥24weeks of treatment, respectively. RESULTS: The safety analysis included 19 trials (linagliptin, n=451; placebo, n=272) and the efficacy analysis, 12 trials (linagliptin, n=328; placebo, n=198); mean (± standard deviation) exposure to study treatment was 212 (144) days linagliptin and 245 (171) days placebo. Occurrence of cardiac adverse events (AEs) was similar for linagliptin- and placebo-treated patients (9.1% and 9.2%, respectively); exposure-adjusted incidence rates (per 100 patient-years) were 16.6 and 14.0, respectively. Overall incidence of AEs was numerically lower with linagliptin than placebo. After 24weeks, mean adjusted change (standard error) from baseline glycosylated hemoglobin was -0.64% (0.04) with linagliptin vs. -0.08% (0.05) with placebo (P<.001). CONCLUSIONS: This comprehensive pooled analysis showed that addition of linagliptin to treatment regimens of patients with T2DM and CAD was not associated with an increased incidence of cardiac AEs, was well tolerated, and was effective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».