Treatment effect heterogeneity following type 2 diabetes treatment with GLP1-receptor agonists and SGLT2-inhibitors: a systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A precision medicine approach in type 2 diabetes requires the identification of clinical and biological features that are reproducibly associated with differences in clinical outcomes with specific anti-hyperglycaemic therapies. Robust evidence of such treatment effect heterogeneity could support more individualized clinical decisions on optimal type 2 diabetes therapy. METHODS: We performed a pre-registered systematic review of meta-analysis studies, randomized control trials, and observational studies evaluating clinical and biological features associated with heterogenous treatment effects for SGLT2-inhibitor and GLP1-receptor agonist therapies, considering glycaemic, cardiovascular, and renal outcomes. After screening 5,686 studies, we included 101 studies of SGLT2-inhibitors and 75 studies of GLP1-receptor agonists in the final systematic review. RESULTS: Here we show that the majority of included papers have methodological limitations precluding robust assessment of treatment effect heterogeneity. For SGLT2-inhibitors, multiple observational studies suggest lower renal function as a predictor of lesser glycaemic response, while markers of reduced insulin secretion predict lesser glycaemic response with GLP1-receptor agonists. For both therapies, multiple post-hoc analyses of randomized control trials (including trial meta-analysis) identify minimal clinically relevant treatment effect heterogeneity for cardiovascular and renal outcomes. CONCLUSIONS: Current evidence on treatment effect heterogeneity for SGLT2-inhibitor and GLP1-receptor agonist therapies is limited, likely reflecting the methodological limitations of published studies. Robust and appropriately powered studies are required to understand type 2 diabetes treatment effect heterogeneity and evaluate the potential for precision medicine to inform future clinical care.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle