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Enregistrement W3114726363 · doi:10.1007/s13300-020-00984-x

Real-World Effectiveness Analysis of Switching From Liraglutide or Dulaglutide to Semaglutide in Patients With Type 2 Diabetes Mellitus: The Retrospective REALISE-DM Study

2020· article· en· W3114726363 sur OpenAlexafffund
Akshay Jain, Steve Kanters, Reena Khurana, Jagoda Kissock, Naomi Severin, Sara Stafford

Notice bibliographique

RevueDiabetes Therapy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensFraser HealthUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNovo Nordisk CanadaNovo Nordisk
Mots-clésSemaglutideDulaglutideLiraglutideMedicineInternal medicineTolerabilityType 2 diabetesInterquartile rangeBody mass indexExenatideGlycated hemoglobinGastroenterologyType 2 Diabetes MellitusEndocrinologyDiabetes mellitusAdverse effect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Injectable semaglutide is a glucagon-like peptide-1 receptor agonist (GLP-1 RA) that was previously shown to be superior to liraglutide and dulaglutide in head-to-head comparisons in GLP-1 RA-naïve individuals. It is hypothesized that semaglutide will cause further reductions in glycated hemoglobin A1c (HbA1c) and weight in type 2 diabetes mellitus (T2DM) patients previously treated with liraglutide or dulaglutide. The REALISE-DM study provides the first real-world evidence of the effectiveness and tolerability of semaglutide in patients switching from another GLP-1 RA. This retrospective real-world effectiveness analysis included T2DM adults who were on a stable dose of liraglutide or dulaglutide prior to switching to semaglutide. The primary outcome was change in HbA1c. Secondary outcomes were the changes in weight and body mass index (BMI), the occurrence of gastrointestinal side effects (GSEs), and discontinuations. Linear mixed models were used to estimate changes in HbA1c, weight, and BMI, and logistic regression was employed to analyze GSEs and discontinuations. Six months after the 164 patients in this study had switched to semaglutide, their mean HbA1c had decreased by 0.65% (7.1 mmol/mol) (95% prediction interval [PI]: 0.48, 0.81% [5.2, 8.9 mmol/mol]) from a baseline of 7.9% (interquartile range [IQR]: 7.3, 8.8) (62.8 mmol/mol [IQR: 56.3, 72.7]), while their weight and BMI had reduced by 1.69 kg (95% PI: 1.01, 2.37) and 0.59 kg/m 2 (95% PI: 0.34, 0.84), respectively. Nineteen patients (11.6%) developed GSEs after switching. This study supports switching T2DM patients on liraglutide or dulaglutide to injectable semaglutide to achieve further reductions in HbA1c and weight. Although a small number of GSEs occurred, semaglutide was well tolerated by the majority of the patients.

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)0,021
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,252 · 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'admission2
Résumé présentoui

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