Comprehensive Efficacy of the Dipeptidyl Peptidase 4 Inhibitor Alogliptin in Practical Clinical Settings: A Prospective Multi-Center Interventional Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aimed to verify the safety and efficacy, including glycemic control, of the selective dipeptidyl peptidase 4 inhibitor alogliptin in patients with type 2 diabetes. METHODS: This study used a multi-center, open-label, prospective observational design. Type 2 diabetes patients who were undergoing dietary therapy and/or exercise therapy alone without sufficient glycemic control (hemoglobin A1c (HbA1c) ≥ 6.5% and < 10%) were administered alogliptin (25 mg/day). The long-term effects (6 and 12 months) on blood glucose, blood pressure, heart rate, body weight and lipids were assessed. RESULTS: A final 50 patients were included with a high prevalence of hypertension (77%) and dyslipidemia (72%), and a mean duration of diabetes of 4.5 years. Pre-treatment HbA1c was 7.5% and was significantly decreased at 6 and 12 months (6M: 6.4%, 12M: 6.2%; P < 0.02 vs. 0M, respectively). Body weight, blood pressure and low-density lipoprotein cholesterol were significantly decreased by 6 months and maintained at 12 months. Triglycerides showed a significant decrease at 12 months. No significant differences were observed in HbA1c decrease for different grade of age, duration of diabetes, body mass index and renal function. The degree of decrease in HbA1c was most strongly correlated with pre-treatment HbA1c. Adverse events were noted in three patients, with no serious outcomes. CONCLUSION: The blood glucose-lowering effect and safety of alogliptin were demonstrated regardless of baseline HbA1c, although its effect appeared stronger with higher pre-treatment HbA1c values. Additionally, alogliptin appears useful for managing atherosclerotic risk factors such as body weight and blood pressure.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».