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Enregistrement W3042095004 · doi:10.2337/dc20-0437

Effects of Liraglutide on Cardiovascular Outcomes in Type 2 Diabetes Patients With and Without Baseline Metformin Use: Post Hoc Analyses of the LEADER Trial

2020· letter· en· W3042095004 sur OpenAlexaff
Matthew J. Crowley, Darren K. McGuire, Anastasia-Stefania Alexopoulos, Thomas Jensen, Søren Rasmussen, Hans A. Saevereid, Subodh Verma, John B. Buse

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2020
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNovo NordiskHealth Services Research and Development
Mots-clésLiraglutideMedicineMetforminType 2 diabetesMyocardial infarctionHazard ratioInternal medicineDiabetes mellitusPost-hoc analysisPlaceboStroke (engine)Endocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glucagon-like peptide 1 receptor agonists (GLP-1RAs) reduce cardiovascular (CV) events among patients with type 2 diabetes and high CV risk. Because consensus professional society recommendations endorse metformin as the first-line medication for type 2 diabetes, the CV efficacy of GLP-1RAs has primarily been studied with background metformin therapy (1). However, the European Society of Cardiology now recommends GLP-1RAs as a first-line type 2 diabetes treatment for patients at high CV risk (2). These discordant recommendations raise the question of how background metformin might influence the CV benefits of GLP-1RAs. Using data from the LEADER trial, we sought to answer this question by exploring possible heterogeneity in the CV efficacy of liraglutide related to baseline metformin treatment (3). The Liraglutide Effect and Action in Diabetes: Evaluation of Cardiovascular Outcome Results (LEADER) trial (NCT01179048, ClinicalTrials.gov) has been described elsewhere (3). Patients with type 2 diabetes and high CV risk underwent double-blind randomization to daily liraglutide versus placebo in addition to existing care. Each patient contributed data from randomization until censoring. The primary outcome was time from randomization to first occurrence of a composite of CV death, myocardial infarction, or stroke. Prespecified secondary outcomes included an expanded composite (primary plus coronary revascularization or hospitalization for unstable angina or heart failure), the composite components, and all-cause death. All outcomes were centrally adjudicated. Metformin treatment was identified at the baseline trial visit and each visit thereafter. Within each baseline metformin treatment subgroup, effect estimates for liraglutide versus placebo (hazard ratio [HR], 95% CI) were derived using Cox proportional hazards regression models; multivariable adjustment for baseline demographic and clinical factors was performed. Inverse probability for treatment weighting (IPTW) was used to account for imbalances in covariates between baseline metformin treatment subgroups (4). For multivariable analyses with IPTW, heterogeneity in the association between baseline metformin …

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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