Glucagon-Like Peptide 1 Receptor Agonists, Carotid Atherosclerosis, and Cardiovascular Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Glucagon-like peptide 1 receptor agonists (GLP-1 RA) represent an integral part of the arsenal used in clinical practice to improve cardiovascular outcomes in patients with diabetes. Large-scale randomized controlled trials have shown that liraglutide, dulaglutide, albiglutide, and semaglutide all reduce the risk of cardiovascular events in patients with diabetes and either established atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) or high-risk characteristics (1–4). In contrast, exenatide and lixisenatide improved glycemic control but did not have a sizable impact on cardiovascular events in clinical trials (5,6), suggesting that glycemic control and cardiovascular outcomes are at least partly uncoupled. A meta-analysis including 42,920 participants from five randomized trials demonstrated that GLP-1 RA as a drug class are associated with a significant 13% reduction in the risk of the composite of myocardial infarction, stroke, or cardiovascular death in patients with diabetes and established ASCVD (7). GLP-1 RA are recommended in patients with diabetes and established ASCVD or at high risk of ASCVD (8). They are also indicated as second-line therapy in patients without ASCVD (or without indicators of high risk) who do not meet treatment goals with lifestyle modifications and metformin alone, and they are preferred to insulin if injectable therapy is needed (8). Although the …
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,006 |
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 ».