Comparative Effectiveness of Sodium-Glucose Cotransporter-2 Inhibitors Versus Glucagon-Like Peptide-1 Receptor Agonists in Reducing Cardiovascular Events in Patients With Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
One of the primary causes of death and morbidity among individuals with type 2 diabetes mellitus (T2DM) is stroke. Despite their well-established cardiovascular advantages, there is insufficient data to determine how well sodium-glucose cotransporter-2 (SGLT2) inhibitors (SGLT2i) and glucagon-like peptide-1 (GLP-1) receptor agonists (GLP-1 RAs) prevent strokes. The research conducted a systematic review and performed a meta-analysis to assess the comparative effectiveness of SGLT2i versus GLP-1 RAs for preventing stroke incidents in T2DM patients. From 2020 to 2025, the study searched PubMed, Embase, and Web of Science following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) 2020 guidelines. Only observational, retrospective, and cohort studies comparing the outcomes of stroke by SGLT2i and GLP-1 RA were included in the study. For risk of bias assessment Newcastle Ottawa Scale (Version 2011) was used. For the meta-analysis, random effects methodology was used to analyze the hazard ratio (HR) with 95% CIs. The study used heterogeneity analysis in conjunction with sensitivity analyses. Eleven studies (with a total of over 500,000 participants) were included. The pooled HR for stroke was 0.92 (95% CI: 0.83-1.02), suggesting that SGLT2i and GLP-1 RA did not significantly differ from one another. Low to moderate heterogeneity was present (I2 = 27.4%). Sensitivity and subgroup analyses validated the findings' robustness. SGLT2i and GLP-1 RAs provided comparable protection against stroke in patients with T2DM. These findings will help clinicians in determining a suitable drug for T2DM patients against stroke.
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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 | 0,011 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».