Glycaemic control and hypoglycaemia risk with insulin glargine 300 U/mL and insulin degludec 100 U/mL in older participants in the BRIGHT trial
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To evaluate the efficacy and safety of insulin glargine 300 U/mL (Gla-300) versus insulin degludec 100 U/mL (IDeg-100) in predefined (</≥65 years) and post hoc (</≥70 years) age groups of people with type 2 diabetes (T2D) in the BRIGHT trial. MATERIALS AND METHODS: BRIGHT was the first head-to-head randomized trial comparing Gla-300 and Deg-100 in insulin-naïve adults with T2D. In this subanalysis, endpoints were studied by predefined (</≥65 years, N = 596/333) and post hoc (</≥70 years, N = 768/161) age groups. RESULTS: Heterogeneity of treatment effect was observed for HbA1c reductions across the </≥70 years subgroups, but not across the </≥ 65 years subgroups, with greater HbA1c reductions with Gla-300 versus IDeg-100 in those 70 years or older (least squares mean -0.34% [95% confidence interval: -0.589% to -0.100%]). There was no significant heterogeneity of treatment effect for incidence and rates of confirmed (≤3.9 mmol/L [≤70 mg/dL]) hypoglycaemia across any age subgroups over 24 weeks, but numerically lower incidence and rates were consistently observed for Gla-300 versus IDeg-100 in the 65 years or older and 70 years or older age groups in the initial 12 weeks. CONCLUSIONS: Gla-300 may be a suitable treatment option in the growing population of older people with T2D. Further investigation is required to determine Gla-300 glycaemic benefits in high-risk populations without increasing the risk of hypoglycaemia.
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 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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».