MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2907603064 · doi:10.14740/jocmr3558

Investigation of a Dipeptidyl Peptidase-4 Inhibitor/Thiazolidinedione Combination Drug for Patients With Type 2 Diabetes and Poor Glycemic Control: Difficulty With Patient Enrollment

2019· article· en· W2907603064 sur OpenAlexvenueno aff
Keisuke Okamura, Kazuyuki Shirai, Motoyasu Miyazaki, Tetsu Okuda, Yosuke Takamiya, Miwa Goto, Hidenori Urata

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAlogliptinDipeptidyl peptidase-4 inhibitorGlycemicInternal medicineType 2 diabetesType 2 Diabetes MellitusDiabetes mellitusGastroenterologyInsulin resistanceThiazolidinedioneEndocrinologyInsulinPioglitazoneDipeptidyl peptidase-4

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: One of the treatment options for type 2 diabetes mellitus (DM) is a combination drug (CD) that contains the dipeptidyl peptidase-4 inhibitor (DPP4I) alogliptin (AG) together with pioglitazone (PG). This CD can improve impaired insulin secretion and insulin resistance, which are the two major pathologic factors for type 2 DM, and is also expected to increase adherence to treatment. We conducted a multicenter open-label prospective study to examine the usefulness of this CD for routine management of type 2 DM. METHODS: In type 2 DM patients with poor glycemic control who had been taking a DPP4I for ≥ 1 month, PG (15 mg/day) was added (first point). When the safety of PG was confirmed after 1 - 3 months, the DPP4I and PG were switched to the CD containing AG (25 mg) and PG (15 mg) (second point). Three months after switching to the CD was defined as the final point. Evaluation of objective findings, laboratory test results, and medication adherence was performed at these three points. RESULTS: Nineteen subjects completed the study, but this was far short of the target (160 subjects). Compared to the first point, white blood cell count (WBC), aspartate aminotransferase (AST), alanine aminotransferase (ALT), γ-glutamyl transpeptidase (γ-GTP), and fasting blood glucose (FBG) all showed a significant decrease at both the second and final points. No change in medication adherence was observed throughout the study period. The most notable point about this study was the extremely small number of subjects enrolled. As a possible explanation, we considered whether the preferences of the study doctors for antidiabetic drugs differed between specialties. The study doctors were mainly gastroenterologists, followed by endocrinologists/diabetologists and cardiologists in equal numbers. As an additional investigation, we determined the percentages of specialist doctors prescribing DPP4Is, sodium-glucose cotransporter-2 inhibitors (SGLT2Is), PG, or biguanides (BGs) as the main treatment for DM in 1 month at our hospital. We found that a low percentage of endocrinologists/diabetologists prescribing PG compared to other drugs, while cardiologists prescribed PG frequently. CONCLUSIONS: It was confirmed that the combination of DPP4I with PG was effective for the treatment of type 2 DM and improving metabolic function. Our data also showed that prescription of antidiabetic drugs differed between specialties, suggesting differences in their response to the results of various clinical studies and adverse reaction reports.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical Medicine Research→Même sujetDiabetes Treatment and Management→Travaux en français237 207→