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Enregistrement W4406186001 · doi:10.1016/j.ajpc.2024.100922

Effect of glucagon-like peptide-1 receptor agonists on vascular risk factors among adults with type 2 diabetes and established atherosclerotic cardiovascular disease

2025· article· en· W4406186001 sur OpenAlexaff
Aaron A. King, Xi Tan, Neil Dhopeshwarkar, Rhonda L. Bohn, Katherine Dea, Charles E. Leonard, Adam de Havenon

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Preventive Cardiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNovo Nordisk
Mots-clésMedicineType 2 diabetesInternal medicineGlucagon-like peptide-1EndocrinologyDiabetes mellitusAtherosclerotic cardiovascular diseaseDiseaseReceptorCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Limited data exist on the cardiovascular effectiveness of once-weekly (OW) glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1 RAs) in real-world practice. Methods: We assessed the OW GLP-1 RA effects on vascular risk factors in adults with type 2 diabetes and atherosclerotic cardiovascular disease using data from a large-scale US electronic health record database (index date = first prescription of OW GLP-1 RA). Exploratory analyses were performed on patients newly initiating OW GLP-1 RAs with semaglutide, OW GLP-1 RAs without semaglutide, and semaglutide. Changes in vascular risk factors were evaluated by comparing mean measures between the 12-month pre- and post-index periods. Analyses were conducted for all three cohorts and subpopulations including stratified by tercile of baseline vascular risk factor value. Results: ; [1] -0.9; [2] -0.8; [3] -1.4). Largest reductions were observed in the top tercile. Conclusion: Our data suggest GLP-1 RAs are associated with significant reductions in key vascular risk factors in real-world practice.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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