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Enregistrement W2948719034 · doi:10.2337/db19-1105-p

1105-P: Impact of Switching from Twice-Daily Basal Insulin (BI) to Once-Daily Insulin Glargine 300 U/mL (Gla-300) in Patients with Type 1 Diabetes (T1DM): Phase 4 Optimize Study

2019· article· en· W2948719034 sur OpenAlexaboutno aff
Chantal Mathieu, Péter Stella, Jacques Bruhwyler, Kathy Alexandre

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInsulin glargineInsulinInsulin detemirBasal insulinInternal medicineHypoglycemiaDiabetes mellitusBasal (medicine)PopulationType 2 diabetesEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 28-week, prospective, multicenter, open-label OPTIMIZE study, conducted in Belgium (presented at ADA 2018) and Canada, evaluated treatment optimization with once-daily (OD) Gla-300 in combination with a prandial insulin analog in adults with T1DM previously uncontrolled (HbA1c 8-10%) on twice-daily (BID) BI as part of basal-bolus therapy. The intent-to-treat and safety populations comprised 94 patients (53.2% women; 51.1% from Belgium); mean (SD) age 49.4 (13.1) years and BMI 27.8 (4.7) kg/m². Prior to the study, 45.7% received insulin glargine 100 U/mL and 52.1% insulin detemir. There was a statistically significant reduction in HbA1c from baseline to month 6 (p<0.0001; Table). A statistically significant increase in BI dose (p=0.032) was observed, but there were no significant changes in prandial insulin dose. Hypoglycemic event rates did not significantly change (Table). Statistically significant improvements were seen in the Diabetes Treatment Satisfaction Questionnaire total and perceived hyperglycemia scores, and patient satisfaction score for number of injections (p<0.0001). In this clinically challenging population, better overall treatment satisfaction and improvement in HbA1c, without increase in the rate of hypoglycemia, was achieved on switching from BID to OD Gla-300 plus prandial insulin. Disclosure C. Mathieu: Advisory Panel; Self; Boehringer Ingelheim International GmbH, Eli Lilly and Company, Merck & Co., Inc., Novo Nordisk A/S, Roche Diabetes Care, Sanofi. Speaker's Bureau; Self; AstraZeneca, Novartis AG, Novo Nordisk A/S, Sanofi. P. Stella: Employee; Self; Sanofi. Stock/Shareholder; Self; Sanofi. J. Bruhwyler: Other Relationship; Self; Sanofi. K.C. Alexandre: Employee; Self; Sanofi. Stock/Shareholder; Self; Sanofi. Funding Sanofi (EudraCT 2015-001186-46)

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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