Effect of Dapagliflozin on Glycemic Control, Weight, and Blood Pressure in Patients with Type 2 Diabetes Attending a Specialist Endocrinology Practice in Canada: A Retrospective Cohort Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In randomized clinical trials, dapagliflozin has been shown to improve glycemic control, weight, and blood pressure. However, there is little real-world evidence of the effectiveness of dapagliflozin. The objective of this study is to investigate the real-world treatment outcomes of patients with type 2 diabetes (T2D) who initiated dapagliflozin in a referral-based endocrinology practice. METHODS: This study was a retrospective cohort analysis of patients with T2D who initiated dapagliflozin in 2015, using data from a large, specialist diabetes registry in Canada. RESULTS: 1520 patients were eligible for analysis. Following 3 to 6 months of treatment, hemoglobin A1c (HbA1c) decreased by a mean of 0.9% ± 1.3% (9.8 ± 14.2 mmol/mol) (P < 0.01), weight decreased 2.2 ± 3.1 kg (P < 0.01), and systolic blood pressure decreased 3.7 ± 14.3 mmHg (P < 0.01). The proportion of patients who achieved glycemic control (HbA1c ≤7.0%) increased from 7.0% at baseline to 27.0% during follow-up. There was also a statistically significant decrease from baseline in body mass index, diastolic blood pressure, fasting glucose, total cholesterol, low-density lipoprotein cholesterol, triglycerides, alanine aminotransferase, and the proportion of patients with microalbuminuria (P < 0.01). A higher baseline HbA1c, shorter duration of diabetes, male gender, and greater weight loss were each independently associated with a greater reduction in HbA1c (P < 0.01). CONCLUSIONS: In a real-world clinical setting in Canada, dapagliflozin produced significant improvements in HbA1c, weight, and blood pressure in patients with T2D, comparable to that seen in randomized clinical trials.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».