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Enregistrement W2933517521 · doi:10.1007/s12325-019-00925-6

Differentiating Basal Insulin Preparations: Understanding How They Work Explains Why They Are Different

2019· review· en· W2933517521 sur OpenAlexafffund
Alice Cheng, Dhiren Patel, Timothy Reid, Kathleen Wyne

Notice bibliographique

RevueAdvances in Therapy · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesHLS TherapeuticsNovo NordiskIntarcia TherapeuticsSanofiAstraZenecaEli Lilly and Company
Mots-clésMedicineInsulinInsulin glargineInsulin degludecInsulin detemirBasal (medicine)GlycemicHypoglycemiaInternal medicineDiabetes mellitusEndocrinologyBasal insulinType 2 diabetesIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the introduction of insulin as a life-saving agent for patients with type 1 diabetes, insulin preparations have evolved to approximate physiologic insulin delivery profiles to meet prandial and basal insulin needs. While prandial insulins are designed to have quick time-action profiles that minimize postprandial glucose excursions, basal insulins are designed to have a protracted time-action profile to facilitate basal glucose control over 24 h. Given that all insulins have the same mechanism of action at the target tissue level, the differences in time-action profiles are achieved through different mechanisms of protraction, resulting in different behaviors in the subcutaneous space and different rates of absorption into the circulation. Herein, we evaluate the differences in basal insulin preparations based on their differential mechanisms of protraction, and the resulting clinical action profiles. Multiple randomized control trials and real-world evidence studies have demonstrated that the newer second-generation basal insulin analogs, insulin glargine 300 units/mL and insulin degludec 100 or 200 units/mL, provide stable glycemic control with once-daily dosing and are associated with a reduced risk of hypoglycemia compared with previous-generation basal insulin analogs insulin glargine 100 units/mL and insulin detemir. These advantages can lead to decreased healthcare resource utilization and cost. With this collective knowledge, healthcare providers and payers can make educated and well-informed decisions when determining which treatment regimen best meets the needs of each individual patient.Funding: Sanofi US, Inc.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeSans objet
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

Citations52
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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