Hemoglobin A1c Reduction With the GLP-1 Receptor Agonist Semaglutide Is Independent of Baseline eGFR: post hoc Analysis of the SUSTAIN and PIONEER Programs
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1RAs) are effective treatments for reducing hemoglobin A1c (HbA1c) in people with type 2 diabetes (T2D), including those with reduced kidney function. Methods This post hoc analysis assessed the HbA1c-lowering efficacy of semaglutide, a GLP-1RA, in participants with a range of kidney functions in the SUSTAIN 4–6 and 10 (subcutaneous semaglutide) and PIONEER 5 and 6 (oral semaglutide) clinical trials. Trial-level changes from baseline to end of treatment (EOT) in HbA1c and body weight (BW) were assessed in participants with estimated glomerular filtration rate (eGFR) >15 ml/min per 1.73 m 2 by subgroups categorized according to baseline eGFR. Adverse events were also evaluated. Results The analysis included 8859 participants. The mean comparator-adjusted reduction in HbA1c from baseline to EOT with semaglutide ranged from 0.6% to 1.6% points across trials, with similar reductions across the eGFR subgroups (interaction P -value ≥ 0.33 for difference between eGFR subgroups within each trial). Greater weight loss from baseline to EOT with semaglutide versus comparator was observed across almost all baseline eGFR subgroups, with nominally greater weight loss with lower versus higher eGFR in SUSTAIN 6 and 10 and PIONEER 5 and 6 (interaction P < 0.05). No new safety concerns with semaglutide were identified. Conclusion The HbA1c-lowering effect of semaglutide in participants with T2D was comparable irrespective of eGFR, which ranged upwards from eGFR >15 ml/min per 1.73 m 2 .
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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 | 0,011 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».