Achieving postprandial glucose control with lixisenatide improves glycemic control in patients with type 2 diabetes on basal insulin: a post-hoc analysis of pooled data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To examine the impact on glycemic control of achieving postprandial glucose (PPG) target with lixisenatide, a once-daily glucagon-like peptide-1 receptor agonist approved in the US, in patients with uncontrolled type 2 diabetes (T2D) on basal insulin, an agent that primarily targets fasting plasma glucose. METHODS: A post hoc pooled analysis was conducted using clinical trial data extracted from the intent-to-treat subpopulation of patients with T2D who participated in the 24-week, phase 3, randomized, double-blind, placebo-controlled, 2-arm parallel-group, multicenter GetGoal-L (NCT00715624), GetGoal-Duo 1 (NCT00975286) and GetGoal-L Asia trials (NCT00866658). RESULTS: Data from 587 lixisenatide-treated patients and 484 placebo-treated patients were included. Patients on lixisenatide were more likely to achieve a PPG target of < 10 mmol/L (< 180 mg/dL) than placebo-treated patients (P < 0.001), regardless of baseline fasting plasma glucose (FPG) levels. More importantly, those who reached the PPG target experienced a significantly greater reduction in mean HbA1c, were more likely to achieve HbA1c target of < 53 mmol/mol (< 7.0%), and experienced weight loss. Those outcomes were achieved with no significant differences in the risk of symptomatic hypoglycemia compared with placebo. CONCLUSION: Compared with placebo, addition of lixisenatide to basal insulin improved HbA1c and reduced PPG, without increasing hypoglycemia risk. These findings highlight the importance of PPG control in the management of T2D, and provide evidence that adding an agent to basal insulin therapy that also impacts PPG has therapeutic value for patients who are not meeting glycemic targets. TRIAL REGISTRATION: Registered 20 March 2009.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».