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Enregistrement W2738470483 · doi:10.1111/dom.13063

Beyond glycaemic control: A cross‐over, double‐blinded, 24‐week intervention with liraglutide in type 1 diabetes

2017· article· en· W2738470483 sur OpenAlexaff
Marie‐Christine Dubé, Martin D'Amours, S. John Weisnagel

Notice bibliographique

RevueDiabetes Obesity and Metabolism · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNovo Nordisk
Mots-clésMedicineLiraglutideType 2 diabetesDiabetes mellitusInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To investigate the effects of 24 weeks of treatment with liraglutide added to basal/bolus insulin on anthropometric and metabolic parameters in overweight participants with type 1 diabetes. METHODS: In a double-blinded cross-over fashion, 15 participants were randomly assigned (1:1) to receive placebo (saline solution) or liraglutide for 24 weeks including a 1-month titration period from 0.6 to 1.2 to 1.8 mg, in addition to their insulin. The treatment was followed by a 1-month wash-out period. Participants were then assigned to the other treatment for another 24 weeks. Paired rank tests were used to compare the metabolic parameters. RESULTS: There was no treatment effect on HbA1c nor on insulin dose. Heart rate was increased by about 8 beats per minute with liraglutide. There were significant reductions in metabolic measures: weight, body mass index, waist and hip circumferences, body fatness, computed tomography scan abdominal and mid-thigh measurements, systolic and diastolic blood pressures (all P ≤ .05). There was no increase in time spent in hypoglycaemia with liraglutide. CONCLUSIONS: The addition of liraglutide to basal/bolus insulin therapy for 24 weeks in overweight/obese individuals with type 1 diabetes improved the anthropometric and metabolic profiles without an increase in hypoglycaemia. Clinical Trials.gov No: NCT01787916.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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