Superior efficacy of insulin degludec/liraglutide versus insulin glargine U100 as add‐on to sodium‐glucose co‐transporter‐2 inhibitor therapy: A randomized clinical trial in people with uncontrolled type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To investigate the efficacy and safety of insulin degludec/liraglutide (IDegLira) versus insulin glargine 100 units/mL (IGlar U100) as add-on to sodium-glucose co-transporter-2 (SGLT2) inhibitor therapy. MATERIALS AND METHODS: and inadequately controlled type 2 diabetes (T2D) on SGLT2 inhibitor ± oral antidiabetic drugs were randomized 1:1 to once-daily IDegLira or IGlar U100, both as add-on to existing therapy. The primary endpoint was change in HbA1c from baseline to week 26. RESULTS: A total of 210 participants were randomized to each treatment arm. Mean HbA1c reductions were 21 mmol/mol (1.9%-points) with IDegLira and 18 mmol/mol (1.7%-points) with IGlar U100; confirming non-inferiority (P < 0.0001) and superiority of IDegLira (difference in HbA1c change -3.90 mmol/mol; 95% confidence interval [CI] -5.45; -2.35 (-0.36%-points; 95% CI -0.50, -0.21)). Superiority for IDegLira over IGlar U100 was also confirmed for: body weight (difference -1.92 kg; 95% CI -2.64, -1.19); severe or blood-glucose-confirmed symptomatic hypoglycaemia (rate ratio 0.42; 95% CI 0.23, 0.75); total daily insulin dose (difference -15.37 U; 95% CI -19.60, -11.13). The overall treatment-emergent adverse event rate was higher with IDegLira as a result of higher increased lipase and nausea rates. CONCLUSIONS: The favourable safety and efficacy profile of IDegLira in people with uncontrolled T2D on SGLT2 inhibitors, and lower weight gain and hypoglycaemia risk versus IGlar U100, suggest that clinicians should consider IDegLira initiation in this population.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,007 | 0,001 |
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 ».