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Enregistrement W3114565741 · doi:10.2337/dc20-1815

HbA1c Change and Diabetic Retinopathy During GLP-1 Receptor Agonist Cardiovascular Outcome Trials: A Meta-analysis and Meta-regression

2020· review· en· W3114565741 sur OpenAlexaff
M. Angelyn Bethel, Rafael Díaz, Noelia Castellana, Indranil Bhattacharya, Hertzel C. Gerstein, Mark Lakshmanan

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesUniversity of OxfordNovo NordiskAbbott LaboratoriesSanofiAstraZenecaDuke Clinical Research InstituteEli Lilly and CompanyAmgen
Mots-clésMedicineRetinopathyInternal medicineDiabetic retinopathyOdds ratioGlycemicDiabetes mellitusMeta-analysisBlood pressureType 2 diabetesEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Long-term glycemic control reduces retinopathy risk, but transient worsening can occur with glucose control intensification. Glucagon-like peptide 1 receptor agonists (GLP-1RA) lower glucose, but the long-term impact on retinopathy is unknown. GLP-1RA cardiovascular outcome trials (CVOTs) provide long-term follow-up, allowing examination of retinopathy outcomes. PURPOSE To examine the associations between retinopathy, HbA1c, systolic blood pressure (SBP), and weight in GLP-1RA CVOTs. DATA SOURCES Systematic review identified six placebo-controlled GLP-1RA CVOTs reporting prespecified retinopathy outcomes. STUDY SELECTION Published trial reports were used as the primary data sources. DATA EXTRACTION HbA1c, SBP, and weight data throughout follow-up by treatment group were extracted. DATA SYNTHESIS Random-effects model meta-analysis showed no association between GLP-1RA treatment and retinopathy (odds ratio [OR] 1.10; 95% CI 0.93, 1.30), with high heterogeneity between studies (I2 = 52.2%; Q statistic P = 0.063). Univariate meta-regression showed an association between retinopathy and average HbA1c reduction during the overall follow-up (slope = 0.77, P = 0.007), but no relationship for SBP or weight. Sensitivity analyses for HbA1c showed a relationship at 3 months (P = 0.006) and 1 year (P = 0.002). A 0.1% (1.09 mmol/mol) increase in HbA1c reduction was associated with 6%, 14%, or 8% increased Ln(OR) for retinopathy at the 3-month, 1-year, and overall follow-up, respectively. LIMITATIONS CVOTs were not powered to assess retinopathy outcomes and differed in retinopathy-related criteria and methodology. The median follow-up of 3.4 years is short compared with the onset of retinopathy. CONCLUSIONS HbA1c reduction was significantly associated with increased retinopathy risk in meta-regression for GLP-1RA CVOTs. The magnitude of HbA1c reduction was correlated with retinopathy risk in people with diabetes and additional cardiovascular risk factors, but the long-term impact of improved glycemic control on retinopathy was unmeasured in these studies. Retinopathy status should be assessed when intensifying glucose-lowering therapy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0240,016
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,222
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,133 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations144
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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