Generalizability of glucagon‐like peptide‐1 receptor agonist cardiovascular outcome trials to the overall type 2 diabetes population in the United States
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine the generalizability of results from glucagon-like peptide-1 receptor agonist (GLP-1 RA) cardiovascular outcome trials (CVOTs) in the US type 2 diabetes (T2D) population. MATERIALS AND METHODS: Patients enrolled or eligible for inclusion in four CVOTs (EXSCEL, LEADER, REWIND, and SUSTAIN-6) were examined in reference to a retrospective clinical database weighted to match the age and sex distribution of the US adult T2D population. We descriptively compared key baseline characteristics of the populations enrolled in each trial to those of the reference population and estimated the proportions of individuals in the reference population represented by those in the trials for each characteristic. We also estimated the proportions of individuals in the reference population that might have been enrolled in each trial based upon meeting the trial inclusion and exclusion (I/E) criteria. RESULTS: No trial's enrolled population perfectly matched the reference population in key characteristics. The EXSCEL population most closely matched in mean age (62.7 vs. 60.5 years) and percentage with estimated glomerular filtration rate <60 (18.6 vs. 17.3%), while REWIND most closely matched in HbA1c, sex distribution, and proportion with a prior myocardial infarction. Based on I/E criteria, 42.6% of the reference population were eligible for enrolment in REWIND, versus 15.9% in EXSCEL, 13.0% in SUSTAIN-6, and 12.9% in LEADER. CONCLUSIONS: Although none of the trials are fully representative of the general population, among the four trials examined, results from baseline REWIND were found to be more generalizable to the US adult T2D population than those of other GLP-1 RA CVOTs.
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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 | 0,105 | 0,219 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».