The Real-World Observational Prospective Study of Health Outcomes with Dulaglutide & Liraglutide in Type 2 Diabetes Patients (TROPHIES): final 24-month primary endpoint analysis
Notice bibliographique
Résumé
Question How long do people with Type 2 Diabetes (T2D) remain on their first glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1 RA) without a significant treatment change? Methodology TROPHIES was a 24-month, prospective, non-comparative, observational study in adult patients with T2D initiating their first injectable glucose-lowering treatment with once-weekly dulaglutide (DU; N=1,014) or once-daily liraglutide (LIRA; N=991) in France, Germany, and Italy. Primary objective: to assess the time patients remained on their first GLP-1 RA without a significant treatment change due to treatment- or diabetes-related factors. Results Kaplan-Meier (KM) probability (95% CI) of no significant treatment change at 24 months was 0.71 (0.68–0.74) and 0.53 (0.49–0.56) in the DU and LIRA cohorts, respectively Two-hundred and eighty-six (28.2%) and 448 (45.2%) patients receiving DU and LIRA, respectively, had a significant treatment change. The main driver of treatment change in the DU and LIRA cohorts was intensification with an add-on therapy (insulin or OAD) and intensification with dose increase of GLP-1 RA, respectively. KM probability (95% CI) of GLP-1 RA persistence at 24 months was high in both cohorts: DU 0.82 (0.80–0.85); LIRA 0.75 (0.72–0.78). Conclusion In summary, the probabilities of no significant treatment change over 24 months were estimated as higher in the DU cohort than in the LIRA cohort in this non-comparative analysis, with good persistence in both cohorts. Publication History Article published online: 02 May 2023 © 2023. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag 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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».