A Randomized Controlled Trial of Vildagliptin Versus Alogliptin: Effective Switch From Sitagliptin in Patients With Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We investigated the effects of vildagliptin or alogliptin on blood glucose and hemoglobin A1c (HbA1c) in patients with type 2 diabetes inadequately controlled by sitagliptin. METHODS: In a single-center open-label trial, 35 patients with inadequate glycemic control on sitagliptin therapy (50 mg once daily) were randomly switched to treatment with vildagliptin (50 mg twice daily) or alogliptin (25 mg once daily). After 12 weeks, patients who failed to achieve the target HbA1c level of < 7.0% with vildagliptin or alogliptin treatment were switched to high-dose sitagliptin (100 mg once daily) and the effect on glycemic control was assessed. RESULTS: Vildagliptin did not significantly alter the mean plasma glucose level (175.5 ± 54.4 mg/dL vs. 179.1 ± 73.4 mg/dL) or HbA1c (8.01% vs. 8.02%) after 12 weeks. With alogliptin, mean plasma glucose increased from 175.4 ± 50.9 mg/dL to 195.3 ± 55.0 mg/dL after 12 weeks and HbA1c increased significantly from 8.0% to 8.3% (P < 0.05). At 12 weeks after switching from vildagliptin to high-dose sitagliptin (100 mg daily), HbA1c was increased to 8.3%, but it was significantly (P < 0.05) reduced to the baseline level of 8.0% after switching from alogliptin. The reduction of HbA1c was significantly greater in the vildagliptin group than the alogliptin group (P = 0.008), but the response rate (achieving the target HbA1c < 7.0%) did not differ significantly between the two groups. CONCLUSION: The glucose-lowering effects of these three dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitors (vildagliptin, alogliptin, and sitagliptin) were different, and the effects of vildagliptin and sitagliptin were stronger than that of alogliptin.
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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) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».