Semaglutide, reduction in glycated haemoglobin and the risk of diabetic retinopathy
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To evaluate diabetic retinopathy (DR) data from across the SUSTAIN clinical trial programme. MATERIALS AND METHODS: The SUSTAIN clinical trial programme evaluated the efficacy and safety of semaglutide, a glucagon-like peptide-1 analogue, for the treatment of type 2 diabetes (T2D). In SUSTAIN 6, a 2-year, pre-approval cardiovascular outcomes trial, semaglutide was associated with a significant increase in the risk of DR complications (DRC) vs placebo. DR data from across the SUSTAIN trials were evaluated, and post hoc analyses of the SUSTAIN 6 data were conducted. These included subgroup analyses to identify at-risk patients and a mediation analysis with initial change in glycated haemoglobin (HbA1c; percentage-points at week 16) as a covariate, to examine the role of the magnitude of reduction in HbA1c as an intermediate factor affecting risk of DRC. RESULTS: There was no imbalance in DR adverse events across the SUSTAIN 1 to 5 and Japanese trials. The majority of the effect with semaglutide vs placebo in SUSTAIN 6 may be attributed to the magnitude and rapidity of HbA1c reduction during the first 16 weeks of treatment in patients who had pre-existing DR and poor glycaemic control at baseline, and who were treated with insulin. CONCLUSIONS: Early worsening of DR is a known phenomenon associated with the rapidity and magnitude of improvement in glycaemic control with insulin; the DRC findings in SUSTAIN 6 are consistent with this. Guidance regarding the early worsening of DR is recommended with insulin. Similar recommendations may be appropriate for semaglutide.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».