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Enregistrement W2905361067 · doi:10.1111/dom.13613

The effects of incretin‐based therapies on β‐cell function and insulin resistance in type 2 diabetes: A systematic review and network meta‐analysis combining 360 trials

2018· review· en· W2905361067 sur OpenAlexaff
Shanshan Wu, Le Gao, Andrea Cipriani, Yi Huang, Zhirong Yang, Jun Yang, Shuqing Yu, Yuan Zhang, Sanbao Chai, Zilu Zhang, Feng Sun, Siyan Zhan

Notice bibliographique

RevueDiabetes Obesity and Metabolism · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilCambridge TrustNational Natural Science Foundation of ChinaNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineIncretinInsulin resistanceType 2 diabetesInternal medicinePlaceboMeta-analysisSubgroup analysisCochrane LibraryLixisenatideInsulinRandomized controlled trialDiabetes mellitusConfidence intervalSitagliptinExenatideGastroenterologyEndocrinologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To evaluate the comparative effects of incretin-based therapies, including glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1 RAs) and dipeptidyl peptidase-4 inhibitors (DPP-4Is), on β-cell function and insulin resistance in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM). MATERIALS AND METHODS: Medline, Embase, the Cochrane Library and www.clinicaltrials.gov were searched for randomized controlled trials (RCTs) with a duration of at least 4 weeks. Network meta-analysis was performed, followed by subgroup analysis and meta-regression. The Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) system was used to assess the quality of evidence. Outcomes of interest include homeostasis model assessment for β cell function (HOMA-β) and insulin resistance (HOMA-IR), fasting C-peptide and fasting plasma glucose (FPG). Weighted mean difference (WMD) with 95% confidence interval (CI) was calculated as the measure of effect size. RESULTS: A total of 360 RCTs (74% at least double-blinded) with 157 696 patients were included. Incretin-based therapies were compared with six other classes of glucose-lowering drugs or with placebo. Compared with placebo, a significant increase in HOMA-β and fasting C-peptide was detected for GLP-1RAs (WMD = 20.31 [95% CI, 16.34-24.39] with low quality; WMD = 0.16 ng/mL [95% CI, 0.03-0.29] with low quality) and for DPP-4Is (WMD = 9.90 [95% CI, 8.27-11.61] with moderate quality; WMD = 0.09 ng/mL [95% CI, 0.04-0.14] with moderate quality) separately, while a significant reduction in HOMA-IR and FPG were found in favour of GLP-1RAs (WMD = -0.67 [95% CI, -1.08 to -0.27] with low quality; WMD = -1.04 mmol/L [95% CI, -1.26 to -0.83] with moderate quality) and DPP-4Is (WMD = -0.23 [95% CI, -0.38 to -0.08] with low quality; WMD = -0.77 mmol/L [95% CI, -0.98 to -0.57] with moderate quality), respectively. CONCLUSIONS: Incretin-based therapies not only show an increase in HOMA-β and fasting C-peptide level, but also achieve a reduction in HOMA-IR and FPG in comparison with placebo. Although GRADE scores indicate low to moderate for most comparisons, incretin-based therapies seem to be an advisable option for long-term treatment to preserve β-cell function.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0250,048
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations46
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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