Safety and efficacy of <scp>IDegLira</scp> titrated once weekly versus twice weekly in patients with type 2 diabetes uncontrolled on oral antidiabetic drugs: <scp>DUAL VI</scp> randomized clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
Aims To compare the safety and efficacy of a simpler titration algorithm for insulin degludec/liraglutide ( IDegLira ) with that used in previous DUAL trials in insulin‐naïve patients with type 2 diabetes. Research design and methods This 32‐week, open‐label, non‐inferiority trial randomized adults with type 2 diabetes uncontrolled on metformin ± pioglitazone to receive IDegLira , titrated either once weekly, based on the mean of 2 pre‐breakfast plasma glucose ( PG ) readings (n = 210), or twice weekly, based on the mean of 3 pre‐breakfast PG readings (n = 210). Results Mean HbA1c decreased from 8.2% (65 mmol/mol) to 6.1% (43 mmol/mol) with once‐weekly titration and from 8.1% (65 mmol/mol) to 6.0% (42 mmol/mol) with twice‐weekly titration; non‐inferiority was confirmed (estimated treatment difference: 0.12% [−0.04; 0.28] 95% CI , 1.30 mmol/mol [−0.41; 3.01] 95% CI ). Approximately 90% of patients achieved HbA1c < 7% in each arm. Mean fasting PG was similar after 32 weeks. Weight change was −1.0 kg vs −2.0 kg for once‐weekly vs twice‐weekly titration. Rates of severe or blood glucose‐confirmed symptomatic hypoglycaemia were low in both arms: 0.16 events/patient‐year of exposure ( PYE ) for once‐weekly, 0.76 events/ PYE for twice‐weekly titration. Mean IDegLira dose at 32 weeks was 41 dose steps (41 U IDeg /1.48 mg L ira) for both arms. Overall adverse event rates were 207.8 and 241.3 events/100 PYE with once‐weekly and twice‐weekly titration, respectively. Conclusion A pragmatic titration algorithm with once‐weekly adjustments based on 2 PG readings resulted in a safety and glycaemic efficacy profile similar to that with twice‐weekly adjustments based on 3 preceding PG values in insulin‐naïve patients.
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».