Future Role of Non-Insulin Antihyperglycemic Agents in the Management of Type 1 Diabetes Mellitus
Notice bibliographique
Résumé
In contrast to current approaches to Type 2 diabetes (T2DM), the management of Type 1 diabetes (T1DM) continues to be glucocentric. This is understandable considering the substantial lifetime risk of potentially devastating microvascular complications associated with the disease. Consequently, advances in the management of T1DM have largely focused on enhanced insulin preparations, technologies for insulin delivery and blood glucose monitoring. However, despite the use of these therapeutic approaches, only 21% of adults (and fewer children) reach glycemic targets associated with a lower risk of microvascular complications and life expectancy in patients with T1DM is 12 years shorter than that of the general population. Cardiovascular and kidney disease, together with hypoglycemia, are the major causes of mortality in patients with T1DM.
 Significant morbidity and mortality are associated with T1DM, but also with its treatment. The adverse effects of insulin, causing hypoglycemia (which is often a key barrier to achieving glycemic targets) and body weight gain are well known to clinicians. Insufficient attention has been paid to the burden of diabetes self-management and the negative impact of the disease and its treatment on patients’ quality of life.
 Should practitioners consider a broader perspective on T1DM management with the objective of reducing microvascular and macrovascular risk, while simultaneously reducing the burden of T1DM and the adverse effects of therapy? Could using non-insulin antihyperglycemic agents (NIAHAs) as adjuncts to insulin assist practitioners in achieving this objective? The potential utility of NIAHAs in the management of T1DM is discussed in this paper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».