Rates of Hypoglycemia Predicted in Patients with Type 2 Diabetes on Insulin Glargine 300 U/ml Versus First- and Second-Generation Basal Insulin Analogs: The Real-World LIGHTNING Study
Notice bibliographique
Résumé
The LIGHTNING study applied conventional and advanced analytic approaches to model, predict, and compare hypoglycemia rates of people with type 2 diabetes (T2DM) on insulin glargine 300 U/ml (Gla-300) with those on first-generation (insulin glargine 100 U/ml [Gla-100]; insulin detemir [IDet]) or second-generation (insulin degludec [IDeg]) basal-insulin (BI) analogs, utilizing a large real-world database. Data were collected between 1 January 2007 and 31 March 2017 from the Optum Humedica US electronic health records [EHR] database. Patient-treatments, the period during which a patient used a specific BI, were analyzed for patients who switched from a prior BI or those who newly initiated BI therapy. Data were analyzed using two approaches: propensity score matching (PSM) and a predictive modeling approach using machine learning. A total of 831,456 patients with T2DM receiving BI were included from the EHR data set. Following selection, 198,198 patient-treatments were available for predictive modeling. The analysis showed that rates of severe hypoglycemia (using a modified definition) were approximately 50% lower with Gla-300 than with Gla-100 or IDet in insulin-naïve individuals, and 30% lower versus IDet in BI switchers (all p < 0.05). Similar rates of severe hypoglycemia were predicted for Gla-300 and IDeg, regardless of prior insulin experience. Similar results to those observed in the overall cohorts were seen in analyses across subgroups at a particularly high risk of hypoglycemia. PSM (performed on 157,573 patient-treatments) revealed comparable reductions in HbA 1c with Gla-300 versus first- and second-generation BI analogs, alongside lower rates of severe hypoglycemia with Gla-300 versus first-generation BI analogs ( p < 0.05) and similar rates versus IDeg in insulin-naïve and BI-switcher cohorts. Based on real-world data, predicted rates of severe hypoglycemia with Gla-300 tended to be lower versus first-generation BI analogs and similar versus IDeg in a wide spectrum of patients with T2DM. Sanofi, Paris, France.
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 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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».