Medications for adults with type 2 diabetes: a living systematic review and network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide up-to-date evidence on key benefits, harms, and uncertainties regarding medications for adults with type 2 diabetes. DESIGN: Living systematic review and network meta-analysis (NMA), using frequentist random effects and GRADE (grading of recommendations, assessment, development and evaluation) approaches. Updates are planned at least two times a year. DATA SOURCES: Medline and Embase, searched up to 31 July 2024 for the current iteration. STUDY SELECTION: Randomised controlled trials of at least 24 weeks comparing one or more medications with standard treatment, placebo, or each other. RESULTS: The systematic review and NMA includes 493 168 participants from 869 trials (adding 53 trials since October 2022) reporting data for 13 drug classes (63 drugs) and 26 outcomes of interest. Regarding benefits, moderate to high certainty evidence confirms the well established cardiovascular and kidney benefits of sodium-glucose cotransporter-2 (SGLT-2) inhibitors, glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1RAs), and finerenone (the last for patients with established chronic kidney disease). The most effective drugs in reducing body weight were tirzepatide (mean difference (MD) -8.63 kg (95% confidence interval -9.34 to -7.93); moderate certainty) and orforglipron (MD -7.87 kg (-10.24 to -5.50); low certainty), followed by eight other GLP-1RAs (high to moderate certainty). Absolute benefits of medications vary substantially depending on the baseline risk of cardiovascular and kidney outcomes; risk-stratified absolute effects of medications are summarised using an interactive multiple comparisons tool (https://matchit.magicevidence.org/250709dist-diabetes/#!/). Regarding medication-specific harms, SGLT-2 inhibitors increase genital infections (odds ratio (OR) 3.29 (95% CI 2.88 to 3.77); high certainty) and ketoacidosis due to diabetes (OR 2.08 (1.45 to 2.99); high certainty), and probably increase amputations (OR 1.27 (1.01 to 1.61); moderate certainty); tirzepatide and GLP-1RAs probably increase severe gastrointestinal events (most increased risk with tirzepatide (OR 4.21 (1.87 to 9.49); moderate certainty)); finerenone increases severe hyperkalaemia (OR 5.92 (3.02 to 11.62); high certainty); and thiazolidinediones increase major osteoporotic fractures and probably increase hospitalisation for heart failure. Sulfonylureas, insulin, and dipeptidyl peptidase-4 inhibitors probably increase the risk of severe hypoglycaemia. There is low to very low certainty evidence for effects on other diabetes-related complications, including neuropathy and visual impairment. Despite interest in the issue, there is uncertainty about whether GLP-1RAs may reduce dementia (OR 0.92 (0.83 to 1.02); low certainty). CONCLUSIONS: This living systematic review provides a comprehensive summary of the cardiovascular, kidney, and weight loss benefits, as well as medication-specific harms of medications for adults with type 2 diabetes, including effects of SGLT-2 inhibitors, GLP-1RAs, finerenone and tirzepatide. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO number: CRD42022325948. A more detailed protocol is available at https://data.aliveevidence.org/records/q02rv-km486. READERS' NOTES: .
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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 | 0,028 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».