Real-world use of once-weekly semaglutide in diverse patient populations with type 2 diabetes: pooled analysis of four SURE studies
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims Observational studies reflect real-world use of a medication in diverse patient populations and provide evidence on outcomes in routine clinical practice. Results from the first four individual SURE studies (Canada, Denmark/Sweden, Switzerland and UK) investigating real-world use of semaglutide consistently showed significant HbA1c and body weight reductions. Materials and methods Data from populations of patients enrolled in the studies were pooled for this analysis. Semaglutide and other anti-hyperglycaemic drugs were prescribed at the physician’s discretion. Change from baseline (BL) to end of study (EOS; ~30 weeks) in HbA1c and body weight are reported in the overall population, and the following BL subgroups: glucagon-like peptide-1 receptor agonist (GLP-1RA) experience (switcher/naïve); dipeptidyl peptidase-4 inhibitor (DPP-4i) status; HbA1c; BMI ; age and diabetes duration. Results Overall, 1,212 patients were included in the full analysis set, with BL characteristics reflective of real-world practice. Significant HbA1c (p<0.0001) and body weight (p<0.01) reductions were observed with semaglutide in the overall population and all subgroups. The greatest HbA1c reduction was observed with BL HbA1c > 9%, and the smallest with BL HbA1c < 7%; the greatest body weight reductions were observed with BL BMI ≥ 35 kg/m2 or in DPP-4i switchers, and the smallest with BL BMI < 25 kg/m2. Conclusion In a pooled analysis of real-world data, patients with type 2 diabetes initiating semaglutide experienced significant reductions in HbA1c and body weight, in the overall population and in subgroups based on various BL characteristics, including switching from another GLP-1RA. Publication History Article published online: 26 May 2022 © 2022. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany
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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 | 0,027 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».