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Enregistrement W3001438287 · doi:10.1007/s40265-019-01245-3

Clinical Considerations When Initiating and Titrating Insulin Degludec/Liraglutide (IDegLira) in People with Type 2 Diabetes

2020· review· en· W3001438287 sur OpenAlexaff
Stewart B. Harris, Martin J. Abrahamson, Antonio Ceriello, G. Charpentier, Marc Evans, Roger Lehmann, Andreas Liebl, Sultan Linjawi, Richard I. G. Holt, Nóra Hosszúfalusi, Guy E.H.M. Rutten, Tina Vilsbøll

Notice bibliographique

RevueDrugs · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensCentre for Family MedicineWestern University
Organismes subventionnairesNovo NordiskNovo Nordisk FondenSteno Diabetes Center Copenhagen
Mots-clésLiraglutideMedicineInsulin degludecHypoglycemiaType 2 diabetesRegimenGlycemicInsulinGlucagon-like peptide 1 receptorDiabetes mellitusIntensive care medicineInternal medicineEndocrinologyInsulin glargineAgonist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Therapeutic inertia is a substantial obstacle to the initiation of insulin therapy in people with uncontrolled type 2 diabetes (T2D). This effect has in part been perpetuated by concerns over the impact of a burdensome regimen and the increased risk of hypoglycemia and body weight gain often associated with insulin use. An effective, yet simple, less burdensome regimen with a lower risk of body weight gain and hypoglycemia compared with an insulin-only regimen, may help to address these concerns more effectively. We review the available clinical and real-world data on IDegLira, a once-daily, injectable, fixed-ratio combination of insulin degludec (degludec) and the glucagon-like peptide-1 receptor agonist (GLP-1RA) liraglutide, in people with T2D. Evidence from the comprehensive DUAL clinical trial program suggests an advantage of IDegLira over traditional insulin therapies in a number of clinical outcomes, including maintenance of glycemic control, achievement of glycemic targets, reducing the risk of hypoglycemia, and body weight loss. These findings were demonstrated in participants with T2D irrespective of prior GLP-1RA and insulin use. Furthermore, the individual components of IDegLira have confirmed safety (degludec) or significant benefit in terms of improvement of cardiovascular risk (liraglutide). As an injectable therapy that is simple to titrate, IDegLira has the potential to optimize the ability to achieve relevant glycemic targets, and offers a suitable treatment option for people with T2D requiring insulin therapy who are at risk of hypoglycemia or weight gain.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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