Antidiabetic and antiosteoporotic pharmacotherapies for prevention and treatment of type 2 diabetes-induced bone disease: protocol for two network meta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) are at risk for a variety of severe debilitating effects. One of the most serious complications experienced by patients with T2DM are skeletal diseases caused by changes in the bone microenvironment. As a result, patients with T2DM are at risk for higher prevalence of fragility fractures. There are a variety of treatments available for counteracting this effect. Some antidiabetic medications, such as metformin, have been shown to have a positive effect on bone health without the addition of additional drugs into patients' treatment plans. Chinese randomised controlled trial (RCT) studies have also proposed antiosteoporotic pharmacotherapies as a viable alternative treatment strategy. Previous network meta-analyses (NMAs) and meta-analyses regarding this topic did not include all available RCT trials, or only performed pairwise comparisons. We present a protocol for a two-part NMA that incorporates all available RCT data to provide the most comprehensive ranking of antidiabetics (part I) and antiosteoporotic (part II) pharmacotherapies in terms of their ability to decrease fracture incidences, increase bone mineral density (BMD) and improve indications of bone turnover markers (BTMs) in adult patients with T2DM. METHODS AND ANALYSIS: We will search Medical Literature Analysis and Retrieval System Online, Excerpta Medica Database, PubMed, Web of Science, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Cochrane Central Register of Controlled Trials and Chinese literature sources (China National Knowledge Infrastructure, Chongqing VIP Information, Wanfang Data, Wanfang Med Online) for RCTs, which fit our criteria. We will include adult patients with T2DM who have taken antidiabetics (part I) or antiosteoporotic (part II) therapies with relevant outcome measures in our study. We will perform title/abstract and full-text screening as well as data extraction in duplicate. Risk of bias will be evaluated in duplicate for each study, and the quality of evidence will be examined using Confidence in Network Meta-Analysis in accordance to the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation framework. We will use R and gemtc to perform the NMA. We will report changes in BMD and BTMs in either weighted or standardised mean difference, and we will report fracture incidences as ORs. We will use the Surface Under the Cumulative Ranking Curve scores to provide numerical estimates of the rankings of interventions. ETHICS AND DISSEMINATION: The study will not require ethics approval. The findings of the two-part NMA will be disseminated in peer-reviewed journals and presented at conferences. We aim to produce the most comprehensive quantitative analysis regarding the management of T2DM bone disease. Our analysis should be able to provide physicians and patients with up-to-date recommendations for antidiabetic medications and antiosteoporotic pharmacotherapies for maintaining bone health in patients with T2DM. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42019139320.
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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 | 0,055 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,059 | 0,004 |
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 ».