Comparative efficacy and safety of antihyperglycemic drug classes for patients with type 2 diabetes following failure with metformin monotherapy: A systematic review and network meta‐analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To compare the efficacy and safety of antihyperglycemic agents, taken in combination with metformin, for the treatment of type 2 diabetes mellitus (T2DM). METHODS: A previous 2016 comprehensive search of Ovid MEDLINE, PubMed, and Cochrane CENTRAL was updated to October 2018, and a systematic review and network meta-analysis (NMA) was conducted. Randomized controlled trials (RCTs) of patients with T2DM taking an antihyperglycemic agent in combination with metformin were included. Bayesian NMA was performed to assess the relative efficacy and safety of the antihyperglycemic classes. RESULTS: In total, 204 RCTs were included, which assessed the efficacy and safety of eight antihyperglycemic drug classes (i.e., sulfonylureas, meglitinides, alpha-glucosidase inhibitors, thiazolidinediones, basal and biphasic insulin, dipeptidyl peptidase 4 inhibitors, glucagon-like-peptide-1 receptor agonists and sodium-glucose cotransport-2 inhibitors). All drug classes significantly reduced haemoglobin A1c (HbA1c) compared to metformin monotherapy (mean reduction from 0.50 to 0.92). The drug classes varied in their relative effects on hypoglycemia, body weight, body mass index, systolic and diastolic blood pressure, total cholesterol, high and low density lipoprotein cholesterol, and the classes had differing safety profiles on total adverse events, urogenital adverse events, heart failure, serious adverse events, and withdraw due to adverse events. CONCLUSIONS: All eight antihyperglycemic drug classes, taken in combination with metformin, reduced HbA1c levels; however, the effects of the agents on other outcomes varied among the classes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,083 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».