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Enregistrement W4308208497 · doi:10.1136/bmjopen-2021-058034

Comparative efficacy and complications of long-acting and intermediate-acting insulin regimens for adults with type 1 diabetes: an individual patient data network meta-analysis

2022· review· en· W4308208497 sur OpenAlexafffund
Areti Angeliki Veroniki, Georgios Seitidis, Lesley Stewart, Mike Clarke, Catrin Tudur Smith, Dimitris Mavridis, Catherine Yu, Lorenzo Moja, Sharon E. Straus, Andrea C. Tricco

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNovo NordiskCanadian Institutes of Health ResearchEuropean CommissionWorld Health Organization
Mots-clésMedicineMeta-analysisType 1 diabetesPediatricsMEDLINEConfidence intervalData extractionRandomized controlled trialInternal medicineDiabetes mellitusEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine the comparative efficacy and complications of long-acting and intermediate-acting insulin for different patient characteristics for type 1 diabetes mellitus (T1DM). DESIGN: Systematic review and individual patient data (IPD) network meta-analysis (NMA). DATA SOURCES: MEDLINE, EMBASE and the Cochrane Central Register of Controlled Trials were searched through June 2015. ELIGIBILITY CRITERIA: Randomised controlled trials (RCTs) on adults with T1DM assessing glycosylated haemoglobin (A1c) and severe hypoglycaemia in long-acting and intermediate-acting insulin regimens. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: We requested IPD from authors and funders. When IPD were not available, we used aggregate data. We conducted a random-effects model, and specifically a one-stage IPD-NMA for those studies providing IPD and a two-stage IPD-NMA to incorporate those studies not providing IPD. RESULTS: We included 28 RCTs plus one companion report, after screening 6680 titles/abstracts and 205 full-text articles. Of the 28 RCTs, 27 studies provided data for the NMA with 7394 participants, of which 12 RCTs had IPD on 4943 participants. The IPD-NMA for A1c suggested that glargine once daily (mean difference [MD]=-0.31, 95% confidence interval [CI]: -0.48 to -0.14) and detemir once daily (MD=-0.25, 95% CI: -0.41 to -0.09) were superior to neutral protamine Hagedorn (NPH) once daily. NPH once/two times per day improved A1c compared with NPH once daily (MD=-0.30, 95% CI: -0.50 to -0.11). Results regarding complications in severe hypoglycaemia should be considered with great caution due to inconsistency in the evidence network. Accounting for missing data, there was no evidence of inconsistency and long-acting insulin regimens ranked higher regarding reducing severe hypoglycaemia compared with intermediate-acting insulin regimens (two-stage NMA: glargine two times per day SUCRA (Surface Under the Cumulative Ranking curve)=89%, detemir once daily SUCRA=77%; one-stage NMA: detemir once daily/two times per day SUCRA=85%). Using multiple imputations and IPD only, complications in severe hypoglycaemia increased with diabetes-related comorbidities (regression coefficient: 1.03, 95% CI: 1.02 to 1.03). CONCLUSIONS: Long-acting insulin regimens reduced A1c compared with intermediate-acting insulin regimens and were associated with lower severe hypoglycaemia. Of the observed differences, only glargine once daily achieved a clinically significant reduction of 0.30%. Results should be interpreted with caution due to very low quality of evidence. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42015023511.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,846

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,605
Tête enseignante GPT0,525
Écart entre enseignants0,080 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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