Reduced Weight Gain with Pioglitazone vs Vildagliptin in CREBRF rs373863828 A-allele Carriers: Insights from the WORTH Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: This subgroup analysis of a randomised, open-label, two-period crossover trial in Aotearoa New Zealand (February 2019 to March 2020) assessed whether the glucose-lowering effects of vildagliptin, vs pioglitazone varied by the CREBRF (p.Arg457Gln) rs373863828 genotype. Methods: Adults with type 2 diabetes and HbA1c > 58 mmol/mol (> 7.5%) received either pioglitazone (30 mg) or vildagliptin (50 mg) for 16 weeks, then switched medications for another 16 weeks. Differences in HbA1c between treatments (pioglitazone vs vildagliptin) were tested for an interaction with CREBRF rs373863828 A-allele carrier status and controlling for baseline HbA1c using linear mixed models. Secondary endpoints included weight, systolic blood pressure, and diabetes treatment satisfaction. Results: Participants with the AA/AG genotype had a higher baseline weight than those with the GG genotype (121.4 kg vs 106.6 kg, respectively; p < 0.01). No significant difference in achieved HbA1c was found based on A-allele carrier status (0.43 mmol/mol; 95% CI − 4.83, 5.69; p =0.87). Among Māori and Pacific participants with the A-allele, a smaller weight difference was observed after pioglitazone vs vildagliptin compared to those with the GG genotype (interaction effect − 1.66 kg; 95% CI − 3.27, − 0.05; p =0.04). Conclusion: CREBRF rs373863828 A-allele carriers show a similar HbA1c-lowering response to pioglitazone vs vildagliptin compared to non-carriers but exhibit less weight gain with pioglitazone, despite having significantly higher baseline weights. Keywords: pioglitazone, vildagliptin, CREBRF, pharmacogenetics, precision medicine, stratified drug response
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».