MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2937074030 · doi:10.14740/jocmr3677

Efficacy and Safety of Adding Sitagliptin in Type 2 Diabetes Patients on Insulin: Age-Stratified Comparison at One Year in the ASSIST-K Study

2019· article· en· W2937074030 sur OpenAlexvenueno aff
Masahiko Takai, Masashi Ishikawa, Hajime Maeda, Akira Kanamori, Akira Kubota, Hikaru Amemiya, Takashi Iizuka, Kotaro Iemitsu, Tomoyuki Iwasaki, Goro Uehara, Shinichi Umezawa, Mitsuo Obana, Hideaki Kaneshige, Mizuki Kaneshiro, Takehiro Kawata, Nobuo Sasai, Tatsuya Saito, Tetsuo Takuma, Hiroshi Takeda, Keiji Tanaka, Shigeru Nakajima, Kazuhiko Hoshino, Shin Honda, Hideo Machimura, Kiyokazu Matoba, Fuyuki Minagawa, Nobuaki Minami, Yukiko Miyairi, Atsuko Mokubo, Tetsuya Motomiya, Manabu Waseda, Masaaki Miyakawa, Yasuo Terauchi, Yasushi Tanaka, Ikuro Matsuba

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKidney Foundation, Japan
Mots-clésSitagliptinMedicineDipeptidyl peptidase-4 inhibitorInsulinInternal medicineAdverse effectType 2 diabetesDiabetes mellitusSitagliptin PhosphateConcomitantType 2 Diabetes MellitusClinical endpointEndocrinologyClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sitagliptin, the first dipeptidyl peptidase-4 inhibitor, has demonstrated efficacy and safety as monotherapy and as add-on therapy to oral antidiabetic agents or insulin. However, there have been few reports about sitagliptin in elderly patients. The ASSIST-K observational study was performed in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) receiving sitagliptin as add-on therapy to insulin. Changes of hemoglobin A1c (HbA1c), body weight, and the estimated glomerular filtration rate (eGFR), as well as adverse events, were investigated over 12 months in age-stratified groups. METHODS: Among outpatients with T2DM treated at member institutions of Kanagawa Physicians Association, those starting sitagliptin as add-on therapy to insulin were followed for 12 months. HbA1c (National Glycohemoglobin Standardization Program), body weight, and eGFR were the efficacy endpoints, while adverse events were investigated to assess safety. Patients were stratified into three age groups (≤ 64 years, 65 - 74 years, and ≥ 75 years) for comparison of the endpoints. RESULTS: Among 937 patients on insulin before starting sitagliptin, 821 patients were analyzed after excluding those without HbA1c data at baseline and 12 months. The two groups of elderly patients (65 - 74 years and ≥75 years) had more complications and their HbA1c was lower at initiation of sitagliptin therapy. The dose of sitagliptin, daily number of insulin injections, and number of concomitant oral antidiabetic agents were all lower in the elderly patients. HbA1c showed a significant decrease after initiation of sitagliptin in all age groups, and there were no significant intergroup differences in the change of HbA1c at 12 months. Body weight did not change significantly in any group. eGFR decreased significantly in all groups, with no significant intergroup differences at 12 months. Regarding adverse events, there were no significant intergroup differences in the incidence of severe hypoglycemia, gastrointestinal symptoms, or constipation. CONCLUSIONS: Despite baseline differences in demographic factors and medications, sitagliptin showed good efficacy and safety in all age groups of patients receiving it as add-on therapy to insulin during routine management of T2DM. Adding sitagliptin to insulin achieves similar efficacy and safety outcomes at 12 months in both elderly and non-elderly T2DM patients.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,214
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical Medicine ResearchMême sujetDiabetes Treatment and ManagementTravaux en français237 207