896-P: Demographic and Glycemic Parameters across Global Regions in Youth with T2D in Clinical Trials of Sitagliptin
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To compare baseline characteristics of 10-17 yr old patients (pts) with T2D from different regions in clinical trials of sitagliptin as initial oral therapy (IOT, NCT01485614) or as add-on to metformin therapy (AMT, NCT01472367, NCT01760447).Methods: Demographic and baseline glycemic parameters of pts randomized in the US or Canada (NA), Latin America (LA), Europe or the Middle East (EM), or Asia Pacific (AP) were summarized by region (Table).Results: The proportion of males varied by region. While racial and ethnic distributions were generally reflective of region, the proportion of Whites in NA was higher than in other reports (e.g., ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3038479). AP pts were youngest. Consistent with age, pts in AP were shorter, with lower weight and BMI across trials; however, median BMI percentile was >98% across regions and trial types. Median A1C and FPG ranged from 7.1-7.4% and 118-130.5 mg/dL (IOT) and 7.7-7.9% and 125.5-143.5 mg/dL (AMT). Despite having the lowest FPG, pts in AP (IOT) had the highest A1C.Conclusions: Despite regional differences in race, sex, and anthropometrics, pts were uniformly obese. Baseline glycemic parameters by region were generally comparable, although the younger age (all trials) and lower FPG and higher A1C (IOT) in AP pts may reflect a difference in the pathophysiology of T2D, with greater post-meal rather than fasting dysglycemia.View largeDownload slideView largeDownload slide DisclosureM. Y. Jalaludin: Advisory Panel; Self; Novo Nordisk, Research Support; Self; Novo Nordisk. Y. Zhang: Employee; Self; Merck & Co., Inc., Stock/Shareholder; Self; Merck & Co., Inc. Z. Xu: Employee; Self; Merck & Co., Inc., Stock/Shareholder; Self; Merck & Co., Inc. L. W. Scherer: Employee; Self; Merck & Co., Inc., Stock/Shareholder; Self; Merck & Co., Inc. S. S. Engel: Employee; Self; Merck & Co., Inc., Stock/Shareholder; Self; Merck & Co., Inc. K. D. Kaufman: Employee; Self; Merck & Co., Inc., Stock/Shareholder; Self; Merck & Co., Inc. R. Shankar: Employee; Self; AstraZeneca, Merck Sharp & Dohme Corp. A. Deeb: None. P. Zeitler: Consultant; Self; Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc., Daiichi Sankyo, Eli Lilly and Company, Janssen Research & Development, LLC, Merck & Co., Inc. R. Garcia: None. R. S. Newfield: Consultant; Self; Merck Sharp & Dohme Corp. Y. Samoilova: None. C. A. Rosario: None. N. Shehadeh: Advisory Panel; Self; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc., Eli Lilly and Company, Novo Nordisk, Sanofi, Research Support; Self; Novo Nordisk, Speaker’s Bureau; Self; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc., Eli Lilly and Company, Novo Nordisk, Sanofi. C. K. Saha: None.FundingMerck & Co., Inc.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».