Precision treatment of beta-cell monogenic diabetes: 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: Beta-cell monogenic forms of diabetes have strong support for precision medicine. We systematically analyzed evidence for precision treatments for GCK-related hyperglycemia, HNF1A-, HNF4A- and HNF1B-diabetes, and mitochondrial diabetes (MD) due to m.3243 A > G variant, 6q24-transient neonatal diabetes mellitus (TND) and SLC19A2-diabetes. METHODS: The search of PubMed, MEDLINE, and Embase for individual and group level data for glycemic outcomes using inclusion (English, original articles written after 1992) and exclusion (VUS, multiple diabetes types, absent/aggregated treatment effect measures) criteria. The risk of bias was assessed using NHLBI study-quality assessment tools. Data extracted from Covidence were summarized and presented as descriptive statistics in tables and text. RESULTS: There are 146 studies included, with only six being experimental studies. For GCK-related hyperglycemia, the six studies (35 individuals) assessing therapy discontinuation show no HbA1c deterioration. A randomized trial (18 individuals per group) shows that sulfonylureas (SU) were more effective in HNF1A-diabetes than in type 2 diabetes. Cohort and case studies support SU's effectiveness in lowering HbA1c. Two cross-over trials (each with 15-16 individuals) suggest glinides and GLP-1 receptor agonists might be used in place of SU. Evidence for HNF4A-diabetes is limited. Most reported patients with HNF1B-diabetes (N = 293) and MD (N = 233) are on insulin without treatment studies. Limited data support oral agents after relapse in 6q24-TND and for thiamine improving glycemic control and reducing/eliminating insulin requirement in SLC19A2-diabetes. CONCLUSION: There is limited evidence, and with moderate or serious risk of bias, to guide monogenic diabetes treatment. Further evidence is needed to examine the optimum treatment in monogenic subtypes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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