<scp>Glucagon‐like peptide</scp> ‐1 receptor agonists as adjunctive treatment for type 1 diabetes: Renewed opportunities through tailored approaches?
Notice bibliographique
Résumé
Exogenous insulin has been the mainstay treatment for individuals living with type 1 diabetes (T1D). Although there has been tremendous growth in both pharmacological and technological advancements, insulin monotherapy has proven to be insufficient for maintaining optimal glycaemic targets for most adults with T1D. At present, there is still no breakthrough for the treatment of T1D. Adjunctive pharmacotherapies might therefore complement insulin management to achieve better glycaemic control, while possibly offering additional benefits. Recent interest in re-purposing glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1RAs), a leading antihyperglycaemic medication class approved for type 2 diabetes, has prompted the field to seek extended potential for the T1D population. The adjunctive use of GLP-1RAs has been at the forefront of T1D research, albeit with some conflicting trial findings to date. However, the potential of GLP-1 agonism for T1D may have been underestimated, possibly from missed opportunities or categorized effects. Moreover, some GLP-1RAs have demonstrated extra-pancreatic potential with emerging multi-organ protection involving the heart, kidneys, liver and brain in varied cohorts, which may bode well for the growing T1D profile of comorbid complications. This narrative review aims to summarize and critically appraise the current evidence-based literature from large-scale randomized controlled trials and closed-loop system pilot studies that examined GLP-1RAs as adjunctive therapy for T1D. Furthermore, we outline uncharted opportunities with GLP-1 agonism using versatile approaches in selected T1D populations that may inspire and re-direct future research in this field.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».