Combining GLP-1 Receptor Agonists and Basal Insulin in Older Adults with Type 2 Diabetes: Focus on Lixisenatide and Insulin Glargine
Notice bibliographique
Résumé
Estimates suggest that there are currently 122.8 million adults 65-99 years of age living with diabetes, of whom 90-95% are diagnosed with type 2 diabetes (T2D). Over the past two decades, a greater understanding of the complex and multifactorial pathogenesis of T2D has resulted in the development and introduction of new-generation classes of glucose-lowering therapies, which are now extensively endorsed by prevailing guidelines and are increasingly being used worldwide. These newer agents may further assist in the effective pharmacological management of T2D through the provision of patient-centered care that acknowledges multimorbidity and is respectful of and responsive to individual patient preferences and barriers. Given these considerations, the therapeutic approach in older patients with T2D is complex, particularly in those who have functional dependence, frailty, dementia, or who are at end-of-life. It is currently too early to draw conclusions on the long-term use of newer glucose-lowering agents in this population, as their efficacy and safety in older adults remains largely unknown. In this review, we will discuss considerations for the use of glucose-lowering treatments in older adults, with particular focus on the use of basal insulin and glucagon-like peptide-1 receptor agonists, and the rationale for the use of combination therapy comprising these agents. Finally, we will review clinical data from studies of the fixed-ratio combination of insulin glargine and lixisenatide in older patients with T2D. FUNDING: Sanofi US, Inc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».