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Enregistrement W6920081107 · doi:10.60692/s3qwb-cpf51

Effectiveness, safety, initial optimal dose, and optimal maintenance dose range of basal insulin regimens for type 2 diabetes: A systematic review with meta‐analysis

2023· article· en· W6920081107 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensImpactMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsulin glargineGlycemicBasal insulinInsulin degludecBasal (medicine)DosingGlycated hemoglobin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To investigate the effectiveness, safety, optimal starting dose, optimal maintenance dose range, and target fasting plasma glucose of five basal insulins in insulin-naïve patients with type 2 diabetes mellitus.MEDLINE, EMBASE, Web of Science, and the Cochrane Library were searched from January 2000 to February 2022. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines were followed and the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluations (GRADE) approach was adopted. The registration ID is CRD42022319078 in PROSPERO.Among 11 163 citations retrieved, 35 publications met the planned criteria. From meta-analyses and network meta-analyses, we found that when injecting basal insulin regimens at bedtime, the optimal choice in order of most to least effective might be glargine U-300 or degludec U-100, glargine U-100 or detemir, followed by neutral protamine hagedorn (NPH). Injecting glargine U-100 in the morning may be more effective (ie, more patients archiving glycated hemoglobin < 7.0%) and lead to fewer hypoglycemic events than injecting it at bedtime. The optimal starting dose for the initiation of any basal insulins can be 0.10-0.20 U/kg/day. There is no eligible evidence to investigate the optimal maintenance dose for basal insulins.The five basal insulins are effective for the target population. Glargine U-300, degludec U-100, glargine U-100, and detemir lead to fewer hypoglycemic events than NPH without compromising glycemic control.目的:探讨5种基础胰岛素治疗在尚未接受胰岛素治疗的2型糖尿病(T2DM)患者的有效性、安全性、最佳起始剂量、最佳维持剂量范围及空腹血糖目标。 方法:检索2000年1月至2022年2月MEDLINE、EMBASE、Web of Science、Cochrane Library等数据库。遵循系统综述和meta分析的首选报告项目(PRISMA)指南并采用建议、评估、发展和评价的分级(GRADE)方法。在PROSPERO的注册ID为CRD42022319078。 结果:共检索到文献11163篇, 符合纳入标准的文献35篇。从meta分析和网络meta分析中, 我们发现, 在睡前注射基础胰岛素方案时, 最优选择可能是甘精胰岛素U-300或德谷胰岛素U-100、甘精胰岛素U-100或地特胰岛素, 其次是低精蛋白锌胰岛素(NPH)。与睡前注射相比, 早晨注射甘精胰岛素U-100可能更有效(即更多患者能够实现HbA1c <7.0%), 且低血糖事件更少。任何基础胰岛素起始的最佳起始剂量可为0.10-0.20 U/kg/天。没有合适的证据来研究基础胰岛素的最佳维持剂量。 结论:5种基础胰岛素对目标人群有效。与NPH相比, 甘精胰岛素U-300、德谷胰岛素U-100、甘精胰岛素U-100和地特胰岛素在不影响血糖控制的情况下可减少低血糖事件。.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0240,040
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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