2834 Frailty in randomised controlled trials of glucose-lowering therapies for type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The representation of frailty in type 2 diabetes trials is unclear. This study used individual patient data (IPD) from trials of newer glucose-lowering therapies to quantify frailty and assess the association between frailty and efficacy and adverse events. Method We analysed IPD from 34 trials of SGLT2 inhibitors, GLP1 receptor agonists and DDP4 inhibitors. Frailty was quantified using a cumulative deficit frailty index (FI). For each trial, we quantified the distribution of frailty; assessed interactions between frailty and treatment efficacy (HbA1c and major adverse cardiovascular events [MACE], pooled using random-effects network meta-analysis); and associations between frailty and withdrawal, adverse events, and hypoglycaemic episodes. Findings Trial participants numbered 25,208. Mean age 53·8 to 74·2 years. Using FI > 0·24 to indicate frailty, median prevalence was 1·9% (IQR 0·8% to 6·1%). Prevalence was higher in trials of older people and people with renal impairment. For SGLT2i and GLP1ra, there was a small attenuation in efficacy on HbA1c with increasing frailty (0·07%-point and 0·14%-point smaller reduction, respectively, per 0·1-point increase in FI). Findings for MACE had high uncertainty (few events). A 0·1-point increase in the FI was associated with more adverse events (incidence rate ratio, IRR 1·43, 95% confidence interval 1·34 to 1·53), treatment-related adverse events (1·35, 1·22 to 1·50), serious adverse events (2·04, 1·80 to 2·30), hypoglycaemia (1·18, 1·04 to 1·34), MACE (hazard ratio 3·02, 2·49 to 3·68) and withdrawal (odds ratio 1·45, 1·30 to 1·62). Interpretation Frailty is associated very modest attenuation of treatment efficacy for glycaemic outcomes and with greater incidence of both adverse events and MACE. Frailty was rare in most trials. While these findings support calls to relax HbA1c-based targets in people living with frailty, they also highlight the need for inclusion of people living with frailty in trials as the absolute balance of risks and benefits remains uncertain.
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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 | 0,127 | 0,221 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».