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Enregistrement W2809166521 · doi:10.2337/db18-1052-p

Real-World Health Outcomes of Insulin Glargine 300 U/mL (Gla-300) vs. Insulin Glargine 100 U/mL (Gla-100) in Patients with Type 1 (T1D) and Type 2 Diabetes (T2D) in the Canadian LMC Diabetes Patient Registry—The REALITY Study

2018· article· en· W2809166521 sur OpenAlexaboutno aff
Alexander Abitbol, Ruth E. Brown, Dishay Jiandani, Luc Sauriol, Ronnie Aronson

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHypoglycemiaInternal medicineInsulin glargineInsulinEndocrinologyType 2 diabetesInsulin detemirBasal (medicine)Diabetes mellitusType 1 diabetesCohortWeight lossObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This retrospective cohort study evaluates real-world health outcomes in patients with T1D and T2D initiating Gla-300 or Gla-100 as part of their usual therapy in the largest specialist-led clinic group in Canada, between January 2015 and August 2017. The primary outcome was HbA1c change at 3-6 months. Four separate cohorts were evaluated. In the T1D cohort, 299 patients transferred from Gla-100 to Gla-300 had a significant HbA1c reduction of -0.2 ± 1.2%, with no change in weight, hypoglycemia or basal insulin dose (Table). Similarly, 488 patients with T2D transferred from Gla-100 to Gla-300 had a significant HbA1c reduction of -0.47 ± 1.37%, with no change in weight, hypoglycemia or basal insulin dose. In patients with T2D transferred from NPH or detemir (n=343), Gla-300 had a significantly greater reduction in HbA1c than Gla-100 (-0.30 ± 2.2%), with no change in weight, hypoglycemia or basal insulin dose in either group. For insulin-naïve T2D patients (n=1448), there were no significant differences between Gla-300 and Gla-100 in adjusted HbA1c or weight. Patients with T1D and T2D in a national specialist-led registry, who transferred from their usual basal insulin to Gla-300, significantly reduced their HbA1c, without increasing weight, basal insulin dose, nor hypoglycemia incidence. Disclosure A. Abitbol: Research Support; Self; JDRF, JA DeSeve Foundation, Lexicon Pharmaceuticals, Inc., Sanofi. Speaker's Bureau; Self; Sanofi. Research Support; Self; GlaxoSmithKline plc., Merck & Co., Inc.. Consultant; Self; Merck & Co., Inc.. Speaker's Bureau; Self; Merck & Co., Inc.. Research Support; Self; Novo Nordisk Inc.. Consultant; Self; Novo Nordisk Inc.. Speaker's Bureau; Self; Novo Nordisk Inc.. Research Support; Self; Pfizer Inc., AstraZeneca. Consultant; Self; AstraZeneca. Speaker's Bureau; Self; AstraZeneca. Research Support; Self; Senseonics, Gilead Sciences, Inc.. Speaker's Bureau; Self; Amgen Inc., Janssen Pharmaceuticals, Inc.. Consultant; Self; Janssen Pharmaceuticals, Inc.. Employee; Self; LMC Diabetes & Endocrinology. Speaker's Bureau; Self; LMC Diabetes & Endocrinology, Valeant Pharmaceuticals International, Inc.. Consultant; Self; Valeant Pharmaceuticals International, Inc.. R.E. Brown: None. D. Jiandani: None. L. Sauriol: Employee; Self; Sanofi. R. Aronson: Other Relationship; Self; Novo Nordisk Inc., Janssen Pharmaceuticals, Inc., Sanofi, AstraZeneca. Research Support; Self; Eli Lilly and Company, Becton, Dickinson and Company, Merck & Co., Inc., Senseonics, Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc..

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
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