Glycaemic control and hypoglycaemia benefits with insulin glargine 300 U/mL extend to people with type 2 diabetes and mild‐to‐moderate renal impairment
Notice bibliographique
Résumé
Aim To investigate the impact of renal function on the safety and efficacy of insulin glargine 300 U/mL (Gla‐300) and insulin glargine 100 U/mL (Gla‐100). Materials and Methods A meta‐analysis was performed using pooled 6‐month data from the EDITION 1, 2 and 3 trials ( N = 2496). Eligible participants, aged ≥18 years with a diagnosis of type 2 diabetes (T2DM), were randomized to receive once‐daily evening injections of Gla‐300 or Gla‐100. Pooled results were assessed by two renal function subgroups: estimated glomerular filtration rate (eGFR) <60 and ≥60 mL/min/1.73 m 2 . Results The decrease in glycated haemoglobin (HbA1c) after 6 months and the proportion of individuals with T2DM achieving HbA1c targets were similar in the Gla‐300 and Gla‐100 groups, for both renal function subgroups. There was a reduced risk of nocturnal (12:00‐5:59 am ) confirmed (≤3.9 mmol/L [≤70 mg/dL]) or severe hypoglycaemia with Gla‐300 in both renal function subgroups (eGFR <60 mL/min/1.73 m 2 : relative risk [RR] 0.76 [95% confidence interval {CI} 0.62‐0.94] and eGFR ≥60 mL/min/1.73 m 2 : RR 0.75 [95% CI 0.67‐0.85]). For confirmed (≤70 mg/dL [≤3.9 mmol/L]) or severe hypoglycaemia at any time of day (24 hours) the hypoglycaemia risk was lower with Gla‐300 vs Gla‐100 in both the lower (RR 0.94 [95% CI 0.86‐1.03]) and higher (RR 0.90 [95% CI 0.85‐0.95]) eGFR subgroups. Conclusions Gla‐300 provided similar glycaemic control to Gla‐100, while indicating a reduced overall risk of confirmed (≤3.9 and <3.0 mmol/L [≤70 and <54 mg/dL]) or severe hypoglycaemia, with no significant difference between renal function subgroups.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».