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Effects of acarbose on cardiovascular and diabetes outcomes in patients with coronary heart disease and impaired glucose tolerance (ACE): a randomised, double-blind, placebo-controlled trial
Rury R. Holman, Ruth L. Coleman, Juliana C.N. Chan, Jean‐Louis Chiasson, Huimei Feng, Junbo Ge, Hertzel C. Gerstein, Richard Gray, Yong Huo, Zhihui Lang, John J.V. McMurray, Lars Rydén, Stefan Schröder, Yihong Sun, Michael J. Theodorakis, Michał Tendera, Lynne Tucker, Jaakko Tuomilehto, Yidong Wei, Wenying Yang, Duolao Wang, Dayi Hu, Changyu Pan, Joanne F. Keenan, Joanne Milton, Zoë Doran, Chris Bray, Jean L. Rouleau, Jane Collier, Stuart Pocock, Eberhard Standl, Karl Swedberg, Jianping Weng, Dong Zhao, Mark C. Petrie, Eugene Connolly, Pardeep S. Jhund, Michael R. MacDonald, Rachel C. Myles, Rong Bai, Jing Li, Zhaoping Liu, Zhenyu Liu, Dantao Peng, Tong Qiguang, Chunxue Wang, Xiaowei Yan, Yuqing Zhang, Jingmin Zhou, Naveed Sattar, Miles Fisher, John R. Petrie, M. Angelyn Bethel, Wen Xu, Sarah Hearn, Anurag Kappai, Shu-Yi Su, Winitha Liyanage, Sanjoy K. Paul, Emanuela Pozzi, Arne Ring, Rajbir Athwal, Priyanka Batra, Andrea Ferch, Natasha Groves, Irene Kennedy, Olga Nawalaniec, Yash Patel, Rachel Roberts, Victoria Rush, Jayne Starrett, Jennifer Tang, Jing Bi, Zhe Jiang, Hua Wei, Xiaoshuai Wei, Xuan Zhang, Jun Yin, Yu Sun, Rong Hu, Yang Liu, Jianjing Long, Yuefeng Long, Guofang Qiao, Haoyi Qiao, Xiaochun Sun, Yucheng Zhang, Jing Zhou, Bangning Wang, Bin Chen, Lili Deng, Xiaoning Han, Taohong Hu, Qi Hua, Yanming Huo, Hongmei Li, Hongwei Li, Lihua Liu, Juming Lu, Changsheng Ma, Jianjun Peng, Lin Pi, Bin Wang, Guanglin Wei, Ming Yang, Shuyang Zhang, Likun Zhang, Xia Zhao, Yujie Zhou, Libin Shi, Ming‐Sheng Wang, Lirong Wu, Lei Han, Ronghong Liao, Boli Ran, Qiang She, Jiancong Tan, Mei Xia, Chengming Yang, Lianglong Chen, Shang-Quan Xiong, Ling Yu, Xiaodong Pu, Yan Wang, Qiang Xie, Jiyan Chen, Yugang Dong, Zhaohui Wu, Yong Yuan, Wan-xing Zhou, Shuxian Zhou, Xiao‐Chao Chen, Chun Yi Wu, Aidong Zhang, Zicheng Li, Sha-Yi Lai, Jin Yang, Jinru Wei, Riyu Kuang, Zilin Zhao, Guoqiang Zhong, Xufen Cao, Gang Liu, Dongmei Wang, Hui Fang, Lingjun Kong, Haitao Li, Changqing Wang, Lina Wang, Xueqi Li, Pingshuan Dong, Shouyan Zhang, Xincan Liu, Yulan Zhao, Heng-Liang Liu, Ye Gu, Yuhua Liao, Xi Su, Daowen Wang, Hairong Wang, Bo Yang, Ying Guo, Ding-an Ouyang, Tianlun Yang, Yumin Zhang, Yajun Han, Xuefeng Lin, Ruiping Zhao, Ronghai Man, Rongwen Bian, Biao Xu, Buaijiaer Hasimu, Hui Jin, Ping Liu, Jiangyi Yu, Hang Zhang, Chongli Xu, Guo Yan, Ke Lv, Yijia Tao, Xin Xu, Zhenyu Yang, Dongye Li, Chunmei Qi, Guohui Zhang, Xiang Gu, Lang Hong, Ling Hu, Juxiang Li, Ping Yang, Bin Liu, Gang Wang, Hailong Lin, Jun Liu, Shuying Zhang, Ping Han, Yuanzhe Jin, Ling Li, Zhanquan Li, Hong Luan, Mei Song, Li Xue, Yu Hua, Dongwu Liu, Zuyi Yuan, Jixian Ye, Feng Gao, Jinhua Feng, Ali Wang, Sheng-Ming Ye, Xiaoyan Li, Guohai Su, Shufang Zhang, Zi-Shan Hou, Wenbin Jiang, Changyong Zhou, Yanping Wang, Wenbo Qi, Xiaomei Bao, Bo Feng, Hui Gong, GU Shui-ming, Mingjun Gu, Xingui Guo, Ben He, Ying Huang, Jinfa Jiang, Yifeng Jiang, Huigen Jin, Yuehua Li, Qiliang Liu, Guoping Lü, Peizhi Miao, Yong-wen QIN, Yuanming Wang, Shiyao Wu, Yawei Xu, Jin Ma, Xiaoping Chen, Xiumin Liu, Jianing Tang, Jingping Wang, Jianhong Tao, Jun Zhang, Tingjie Zhang, Decai Li, Xinping Du, Tiemin Jiang, Jing‐Na Lin, Chengzhi Lu, Hongjun Ma, Bo Gao, Xukun Guo, Tong Li, Shaoxiong Zheng, Zhongcheng Li, Shuwu Zhao, Qiang Qiu, Kaili Li, Jun‐Ming Liu, Bao-Peng Tang, Zhanjun Yuan, Jianhua Zhou, Wenwei Bai, Tao Guo, Ge Zhang, Hong Zhang, Yinglu Hao, Guosheng Fu, Lijiang Tang, Jialun Chen
Notice bibliographique
RevueThe Lancet Diabetes & Endocrinology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster UniversityPopulation Health Research InstituteCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchBayer
Mots-clésAcarboseMedicineDiabetes mellitusPlaceboImpaired glucose toleranceInternal medicineCoronary heart diseaseDouble blindType 2 diabetesCardiologyImpaired fasting glucoseRandomized controlled trialClinical trialEndocrinologyAlternative medicine
Résumé
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.
Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.
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.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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.
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
Citations320
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentnon