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Enregistrement W2791740462 · doi:10.1111/dom.13137

Efficacy of glucagon‐like peptide‐1 receptor agonists compared to dipeptidyl peptidase‐4 inhibitors for the management of type 2 diabetes: A meta‐analysis of randomized clinical trials

2018· review· en· W2791740462 sur OpenAlexaff
Susan T. Tran, Ravi Retnakaran, Bernard Zinman, Caroline K. Kramer

Notice bibliographique

RevueDiabetes Obesity and Metabolism · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncretinMedicineGlucagon-like peptide 1 receptorAgonistExenatideType 2 diabetesDipeptidyl peptidaseInternal medicineDipeptidyl peptidase-4 inhibitorPharmacologyDipeptidyl peptidase-4Glucagon-like peptide-1Adverse effectWeight lossDiabetes mellitusLiraglutideAlogliptinMeta-analysisEndocrinologyReceptorChemistryObesityBiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Glucagon-like peptide-1 (GLP-1) agonists and dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitors are both incretin-based therapies for type 2 diabetes (T2DM) but have distinct efficacy and side effect profiles. We thus performed a systematic review and meta-analysis to compare the effects of GLP-1 agonists to DPP-4 inhibitors on glycaemic control, weight and incidence of adverse events in adults with T2DM. We also sought to determine whether there was any additional effect in switching from DPP-4 inhibitor to GLP-1 agonist. MATERIALS AND METHODS: We systematically searched PubMed, Embase and ClinicalTrials.gov for (1) randomized controlled trials (RCTs) comparing any GLP-1 agonist to any DPP-4 inhibitor and (2) interventional studies where a DPP-4 inhibitor was switched to a GLP-1 agonist. We assessed pooled data using random-effects model (CRD42017057115). RESULTS: The pooled analysis of 13 RCTs (n = 4330) showed that, compared to DPP-4 inhibitors, GLP-1 agonists yielded a greater mean reduction in glycated haemoglobin (HbA1c) of -0.41% (95% CI -0.53 to -0.30) and in weight of -2.15 kg (-3.04 to -1.27). GLP-1 agonists were associated with greater likelihood of gastrointestinal side effects with no increased risk of hypoglycaemia. In 5 interventional studies (n = 433), switching from DPP-4 inhibitor to GLP-1 agonist yielded further mean reduction in HbA1c of -0.69% (-1.03 to -0.35) and in weight of -2.25 kg (-3.12 to -1.38). CONCLUSIONS: GLP-1 agonists yield greater reduction in HbA1c and weight as compared to DPP-4 inhibitors, with increased incidence of gastrointestinal symptoms but not hypoglycaemia. Replacing a DPP-4 inhibitor with GLP-1 agonist provides additional benefits in glycaemic control and weight loss.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0280,069
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations51
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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