Predictors of outcomes in patients with type 2 diabetes in the lixisenatide <scp>GetGoal</scp> clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To explore the treatment outcomes in adult patients with type 2 diabetes (T2D) enrolled in the GetGoal trials of lixisenatide (LIXI), and the predictive effects of baseline characteristics on outcomes. METHODS: This study was a pooled analysis of patient-level data from the LIXI GetGoal studies comparing LIXI and placebo. Patients were divided into baseline therapy groups: those receiving oral antidiabetes drugs (OADs) at baseline (n = 2760) or those receiving basal insulin at baseline (n = 1198). RESULTS: Compared with placebo, LIXI treatment led to significantly greater reductions in glycated haemoglobin (HbA1c), and greater achievement of the composite endpoint of HbA1c <7.0% (53 mmol/mol) with no symptomatic hypoglycaemia and no weight gain in either the OAD (34% vs 18%; P < .0001) or the basal insulin groups (19% vs 10%; P < .0001). Treatment with LIXI was associated with a greater percentage of patients experiencing a symptomatic hypoglycaemic event compared with placebo in both the OAD (5% vs 3%; P = .0098) and basal insulin groups (27% vs 17%; P < .0001). In assessing baseline factors that were predictors of treatment outcomes, only baseline HbA1c and LIXI treatment were strong predictors of outcomes in both the OAD and basal insulin groups. No other baseline characteristic had such a large or consistent clinically relevant predictive effect across treatment outcomes. CONCLUSIONS: The results from this study show that irrespective of baseline characteristics, LIXI treatment, as an add-on to OAD or basal insulin therapy, is effective in reducing HbA1c and achieving composite endpoints.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».