Risk of new‐onset diabetes and efficacy of pharmacological weight loss therapy
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To develop a clinical risk model to identify individuals at higher risk of developing new-onset diabetes and who might benefit more from weight loss pharmacotherapy. MATERIALS AND METHODS: A total of 21 143 patients without type 2 diabetes at baseline from two TIMI clinical trials of stable cardiovascular patients were divided into a derivation (~2/3) and validation (~1/3) cohort. The primary outcome was new-onset diabetes. Twenty-seven candidate risk variables were considered, and variable selection was performed using multivariable Cox regression. The final model was evaluated for discrimination and calibration, and for its ability to identify patients who experienced a larger benefit from the weight loss medication lorcaserin in terms of risk of new-onset diabetes. RESULTS: During a median (interquartile range) follow-up of 2.3 (1.8-2.7) years, new-onset diabetes occurred in 1013 patients (7.7%). The final model included five independent predictors (glycated haemoglobin, fasting glucose, age, body mass index, and triglycerides/high-density lipoprotein). The clinical risk model showed good discrimination (Harrell's C-indices 0.802, 95% confidence interval [CI] 0.788-0.817 and 0.807, 95% CI 0.788-0.826) in the derivation and validation cohorts. The calibration plot demonstrated adequate calibration (2.5-year area under the curve was 81.2 [79.1-83.5]). While hazard ratios for new-onset diabetes with a weight-loss therapy were comparable across risk groups (annual risks of <1%, 1%-5%, and >5%), there was a sixfold gradient in absolute risk reduction from lowest to highest risk group (p = 0.027). CONCLUSIONS: The developed clinical risk model effectively predicts new-onset diabetes, with potential implications for personalized patient care and therapeutic decision making.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».