MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4353046709 · doi:10.1016/j.jcjd.2023.03.002

Comparison of Efficacy and Safety of Commercially Available Fixed-Ratio Combinations of Insulin Degludec/Liraglutide and Insulin Glargine/Lixisenatide: A Network Meta-analysis

2023· review· en· W4353046709 sur OpenAlexvenueno aff
Gergely Á. Visolyi, Beatrix A. Domján, Márk M. Svébis, Anna Péterfi, Barbara D. Lovász, Szilvia Mészáros, Viktor J. Horváth, Ádám G. Tabák

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Diabetes · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovaciós AlapAgios Pharmaceuticals
Mots-clésLixisenatideMedicineLiraglutideInsulin glargineInsulin degludecType 2 diabetesGlycated hemoglobinInternal medicineRandomized controlled trialOdds ratioDiabetes mellitusEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Our aim in this study was to compare the efficacy and safety of commercially available fixed-ratio combinations (FRCs) of glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1RAs) and basal insulins by a network meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs) of people with type 2 diabetes. METHODS: We present a systematic review and network meta-analyses of RCTs of individuals with type 2 diabetes randomized to FRCs or to their components for ≥24 weeks. All reports were obtained from PubMed or ClinicalTrials.gov up to February 28, 2022. The primary outcome was glycated hemoglobin (A1C) level attained. Secondary outcomes included fasting plasma glucose, change in body weight, and incident hypoglycemia. Treatment effects were estimated as mean difference (MD) and standard error (SE), or as odds ratio (OR) with 95% confidence interval (CI) using the fixed combination of insulin glargine 100 IU/mL and lixisenatide (iGlarLixi) as reference. RESULTS: We included 29 RCTs from among the 1,404 articles identified. No direct comparisons between FRCs were found. After excluding some insulin-capped trials to reach model consistency, both FRCs were more efficacious regarding A1C than their components, but no difference between FRCs was found (MD, -0.10%; SE, 0.10%). The effect of the fixed combination of insulin degludec and liraglutide (IDegLira) (MD, -0.47 mmol/L; SE, 0.24 mmol/L) and basal insulins was similar to that of iGlarLixi (reference) on fasting glucose, whereas GLP-1RAs had lower efficacy than iGlarLixi. Weight gain was lower with GLP-1RAs and IDegLira (MD, -0.72 kg; SE, 0.32 kg) than with iGlarLixi (reference) and higher with basal insulins. Incident hypoglycemia (based on different definitions) was least frequent with GLP-1RAs, followed by IDegLira (OR, 0.78; 95% CI, 0.39 to 1.57), iGlarLixi (reference), and basal insulins. CONCLUSIONS: For A1C, both FRCs were more efficacious over their individual components, with similar efficacies of the 2 FRCs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,053
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of DiabetesMême sujetDiabetes Treatment and ManagementTravaux en français237 207