The <scp>Real‐World</scp> Observational Prospective Study of Health Outcomes with Dulaglutide and Liraglutide in Patients with Type 2 Diabetes ( <scp>TROPHIES</scp> ): Patient disposition, clinical characteristics and treatment persistence at 12 months
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The primary objective of the TROPHIES observational study is to estimate the duration of treatment on dulaglutide or liraglutide without a significant treatment change by 24 months in patients with type 2 diabetes (T2D) initiating their first injectable treatment with these glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1 RAs). This manuscript presents 12-month interim data. MATERIALS AND METHODS: TROPHIES is a prospective, non-comparative, observational study of patients with T2D in Europe, naïve to injectable antihyperglycaemic treatments and initiating dulaglutide or liraglutide. Data on clinical characteristics, GLP-1 RA persistence and treatment patterns of glucose-lowering medication were collected at initiation of first injectable therapy and by 12 months. RESULTS: By 12 months, 1014 dulaglutide and 991 liraglutide patients were eligible across France, Germany and Italy. Both cohorts presented a high probability [95% confidence interval (CI)] of GLP-1 RA persistence [dulaglutide, 0.88 (0.86 to 0.90); liraglutide, 0.83 (0.80 to 0.85)] and reduction in mean glycated haemoglobin percentage (95% CI) from baseline [dulaglutide, -1.18 (-1.27 to -1.08); liraglutide, -1.15 (-1.26 to -1.05)] with 48.2% of dulaglutide and 41.2% of liraglutide patients reaching their individualized glycated haemoglobin percentage target set by the physician at baseline. Mean weight (95% CI) change from baseline was -3.2 kg (-3.6 to -2.8) for dulaglutide and -3.4 kg (-3.9 to -3.0) for liraglutide. Slight changes in concomitant medications were observed compared with baseline. CONCLUSIONS: In the real-world setting, dulaglutide and liraglutide cohorts achieved good persistence with similarly improved glycaemic control that was accompanied by weight loss at 12 months, consistent with previous clinical trial results.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».