Cardiovascular, kidney related, and weight loss effects of therapeutics for type 2 diabetes: a living clinical practice guideline
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Clinical question What are the benefits and harms of medications for adults with type 2 diabetes at varied risks of cardiovascular and kidney related complications? Context Emerging clinical trials of novel medications have demonstrated benefits on cardiovascular, kidney, and weight related outcomes in people with type 2 diabetes. Dynamically updated practice guidelines adhering to standards of trustworthiness are necessary in response to a rapidly evolving evidence base and the availability of multiple medication alternatives. This living practice guideline incorporates the latest available medications and evidence and provides recommendations stratified by risks of cardiovascular and kidney complications to inform diabetes management. Recommendations The panel issued risk-stratified recommendations regarding four prioritised medications for adults with type 2 diabetes (SGLT-2 inhibitors, GLP-1 receptor agonists, finerenone and tirzepatide): • Lower risk (three or fewer cardiovascular risk factors without established cardiovascular disease (CVD) or chronic kidney disease (CKD)): weak recommendation against SGLT-2 inhibitors or GLP-1 receptor agonists. • Moderate risk (more than three cardiovascular risk factors without established CVD or CKD; or established CVD and/or CKD at lower risk of complications): weak recommendation in favour of SGLT-2 inhibitors or GLP-1 receptor agonists; and a weak recommendation against finerenone in adults with CKD. • Higher risk (established CVD and/or CKD at higher risk of complications, or established heart failure): strong recommendation in favour of SGLT-2 inhibitors or GLP-1 receptor agonists; and a weak recommendation in favour of finerenone in adults with CKD. • Across risk strata: weak recommendation in favour of tirzepatide in adults with obesity. About this guideline and how it was created An international panel including two patient partners, clinicians, and methodologists produced these recommendations. The panel followed standards for trustworthy guidelines and used the GRADE approach, explicitly considering the balance of benefits, harms and burdens of treatment from an individual patient perspective. Recommendations were informed by a linked living systematic review and network meta-analysis evaluating relative benefits and harms updated to 31 July 2024; and by linked systematic reviews addressing risk prediction models and values and preferences of adults with type 2 diabetes. Candidate therapeutics are prioritised based on availability of sufficient randomised trial data, relevance to a global audience and likelihood of changing practice. This is the first version of the living guideline. The guideline is part of the BMJ Rapid Recommendations series. MAGICapp displays the most recent version of the guideline and full content including evidence summaries and decision aids; major updates will be published in The BMJ . We encourage re-use, adaptation and translation of these living guidelines, and recognise that the lack of availability or high costs of some medications may be prohibitive and will impact on how these recommendations are implemented across different health care systems.
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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 | 0,015 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,006 |
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 ».