Impact of baseline glycated haemoglobin, diabetes duration and body mass index on clinical outcomes in the <scp>LixiLan‐O</scp> trial testing a titratable fixed‐ratio combination of insulin glargine/lixisenatide ( <scp>iGlarLixi</scp> ) vs insulin glargine and lixisenatide monocomponents
Notice bibliographique
Résumé
To determine whether baseline characteristics had an impact on clinical outcomes in the LixiLan‐O trial (N = 1170), we compared the efficacy and safety of iGlarLixi , a titratable fixed‐ratio combination of insulin glargine 100 U ( iGlar ) and lixisenatide (Lixi) with iGlar or Lixi alone in patients with uncontrolled type 2 diabetes mellitus ( T2DM ) on oral therapy. Subgroups according to baseline glycated haemoglobin ( HbA1c ; <8% or ≥8% [<64 or ≥64 mmol/mol]), T2DM disease duration (<7 or ≥7 years) and body mass index ( BMI ; <30 or ≥30 kg/m 2 ) were investigated. In all subpopulations, iGlarLixi was consistently statistically superior to iGlar and Lixi alone in reducing HbA1c from baseline to week 30; higher proportions of patients achieved HbA1c <7% (<53 mmol/mol) with iGlarLixi vs iGlar and Lixi alone. Compared with iGlar , iGlarLixi resulted in a substantial decrease in 2‐hour postprandial plasma glucose levels, and mitigation of weight gain, with no differences among subpopulations in incidence of symptomatic hypoglycaemia. iGlarLixi consistently improved glycaemic control compared with iGlar and Lixi alone, without weight gain or increase in hypoglycaemic risk compared with iGlar in the subpopulations tested, regardless of baseline HbA1c , disease duration and BMI .
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».