Retrospective Study of IDegLira, a New Fixed-Ratio Combination, in Japanese Patients With Type 2 Diabetes Mellitus: Analysis of Background Factors Affecting Effectiveness After 6 Months of Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim of the study was to provide real-world data on the effectiveness and safety of a new fixed-ratio combination, insulin degludec/liraglutide (IDegLira) injection in Japanese patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM). Methods: The primary endpoint was the change in glycated hemoglobin (HbA1c) level 6 months after the introduction of IDegLira. We also examined the rate of achievement of target HbA1c 7% and the individualized HbA1c targets set for each patient. Baseline characteristics associated with the change in HbA1c were also assessed. Seventy-five patients with T2DM were included in the analysis. Results: After the initiation of IDegLira, HbA1c decreased significantly from baseline with a change of -1.81% (baseline 9.61% and at 6 months 7.80%; P < 0.001). At baseline, the achievement rate of 7% HbA1c was 2.67% (n = 2), which increased to 36.0% (n = 27) after 6 months of IDegLira introduction (P < 0.05). The attainment rate of individualized HbA1c targets, which were set considering each patient's characteristics, improved from 2.67% (n = 2) to 49.3% (n = 37) (P < 0.001). Regardless of sex, body mass index, estimated glomerular filtration rate, duration of diabetes, or history of glucagon-like peptide-1 receptor agonist use, IDegLira significantly reduced HbA1c, but a higher C-peptide index was associated with a greater reduction in HbA1c. Conclusion: In this study, initiation of IDegLira in a real-world clinical setting was beneficial in lowering HbA1c in Japanese T2DM patients with inadequate glycemic control with existing therapy.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».