Differential glycaemic control with basal insulin glargine 300 <scp>U/mL</scp> versus degludec 100 <scp>U/mL</scp> according to kidney function in type 2 diabetes: A subanalysis from the <scp>BRIGHT</scp> trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Chronic kidney disease (CKD) challenges diabetes management and is associated with increased cardiovascular morbidity and mortality. We examined whether clinical outcomes with insulin glargine 300 U/mL (Gla‐300) and insulin degludec 100 U/mL (IDeg‐100) are affected by renal function in a prespecified subgroup analysis from the BRIGHT trial. Materials and methods BRIGHT (NCT02738151) was a multicentre, open‐label, randomized, active‐controlled, two‐arm, parallel‐group, 24‐week study in insulin‐naïve uncontrolled type 2 diabetes (T2D). Participants were randomized 1:1 to evening Gla‐300 (n = 466) or IDeg‐100 (n = 463) and stratified based on baseline estimated glomerular filtration rate (eGFR) for this analysis. Results Heterogeneity of treatment effect across renal function subgroups was observed ( P = .02), reflecting a greater mean glycated haemoglobin (HbA1c) reduction from baseline to week 24 with Gla‐300 versus IDeg‐100 in the eGFR <60 mL/min/1.73 m 2 subgroup (least squares mean difference: −0.43% [95% confidence interval: −0.74% to −0.12%]), while there were no differences in hypoglycaemia incidence or rates over 24 weeks in that subgroup. HbA1c reductions were similar between treatments in the other eGFR subgroups. However, heterogeneity was observed for annualized rates of anytime (24 hours) or nocturnal (00:00‐05:59 hours) confirmed hypoglycaemia (≤70 mg/dL [≤3.9 mmol/L]) over 24 weeks showing less hypoglycaemia with Gla‐300 versus IDeg‐100 in the ≥90 mL/min/1.73 m 2 . Conclusions Kidney function seems to affect the glucose‐lowering effects of Gla‐300 versus IDeg‐100 in insulin‐naïve T2D. Greater HbA1c reductions with Gla‐300 without increase in hypoglycaemia risk, were observed in patients with eGFR <60 mL/min/1.73 m 2 .
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».