Long‐term efficacy and safety of combined insulin and glucagon‐like peptide‐1 therapy: Evidence from the LEADER trial
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Glucagon-like peptide-1 receptor agonist (GLP-1RA) and insulin combination therapy is an effective treatment option for type 2 diabetes, but long-term data are lacking. The aim was to assess the long-term efficacy of the GLP-1RA liraglutide in subgroups by insulin use in the LEADER trial. MATERIALS AND METHODS: LEADER assessed cardiovascular (CV) safety and efficacy of liraglutide (1.8 mg) versus placebo (plus standard of care therapy) in 9340 patients with type 2 diabetes and high risk of CV disease, for up to 5 years. We analyzed CV events, metabolic parameters and hypoglycaemia post hoc in three subgroups by baseline insulin use (basal-only insulin, other insulin or no insulin). Insulin was a non-random treatment allocation as part of standard of care therapy. RESULTS: At baseline, 5171 (55%) patients were not receiving insulin, 3159 (34%) were receiving basal-only insulin and 1010 (11%) other insulins. Insulin users had a longer diabetes duration and slightly worse glycaemic control (HbA1c) than the no-insulin subgroup. Liraglutide reduced HbA1c and weight versus placebo in all three subgroups (P < .001), and severe hypoglycaemia rate in the basal-only insulin subgroup. The need for insulin was less with liraglutide. CV risk reduction with liraglutide was similar to the main trial results in the basal-only and no-insulin subgroups. CONCLUSIONS: In patients on insulin, liraglutide improved glycaemic control, weight and need for insulin versus placebo, for at least 36 months with no increased risk of severe hypoglycaemia, while maintaining CV safety/efficacy, supporting the combination of liraglutide and insulin for management of type 2 diabetes.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».