Long-Term Clinical Outcomes of Oral Antidiabetic Drugs as Fixed-Dose Combinations: A Nationwide Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives: Patients with type 2 diabetes often require more than one medication for glycemic control. Although single pill fixed-dose combinations (FDC) might improve adherence, its impact on clinical outcomes remains unclear. We compared treatment patterns and clinical outcomes of FDC and two-pill combination (TPC) therapies using real-world data.Methods: We conducted a nationwide retrospective cohort study using South Korea’s healthcare database (2002–2015). We identified two cohorts of incident patients with type 2 diabetes who initiated FDC or TPC therapy within 4 months of their first prescription for metformin or sulfonylurea. We examined persistence and adherence patterns and the clinical outcome of a composite endpoint of death or hospitalization for acute myocardial infarction, heart failure, or stroke and compared the differences in treatment patterns and clinical outcomes using Cox models.Results: Of 5,143 and 10,974 patients who initiated FDC and TPC therapy, respectively, we identified 5,143 patient pairs after propensity score matching. The FDC group exhibited greater median time to treatment discontinuation (163 versus 146 days), and proportion of days covered (PDC) at 12 months (mean 0.60 versus 0.57, P < 0.0001) and at 24 months (0.53 versus 0.51, P=0.014) than the TPC group. The FDC group, compared with the TPC group, had reduced risks of the composite clinical outcome (hazard ratio 0.74, 95% confidence intervals 0.57–0.95) and hospitalization for stroke (0.68, 0.49–0.94).Conclusion: FDC therapy may provide favorable cardiovascular benefits, especially reducing the risk of hospitalization for stroke, and have better medication adherence among patients with type 2 diabetes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».