Albiglutide and cardiovascular outcomes in patients with type 2 diabetes and cardiovascular disease (Harmony Outcomes): a double-blind, randomised placebo-controlled trial

Background: Glucagon-like peptide 1 receptor agonists differ in chemical structure, duration of action, and in their effects on clinical outcomes. The cardiovascular effects of once-weekly albiglutide in type 2 diabetes are unknown. We aimed to determine the safety and efficacy of albiglutide in preventing cardiovascular death, myocardial infarction, or stroke. Methods: We did a double-blind, randomised, placebo-controlled trial in 610 sites across 28 countries. We randomly assigned patients aged 40 years and older with type 2 diabetes and cardiovascular disease (at a 1:1 ratio) to groups that either received a subcutaneous injection of albiglutide (30–50 mg, based on glycaemic response and tolerability) or of a matched volume of placebo once a week, in addition to their standard care. Investigators used an interactive voice or web response system to obtain treatment assignment, and patients and all study investigators were masked to their treatment allocation. We hypothesised that albiglutide would be non-inferior to placebo for the primary outcome of the first occurrence of cardiovascular death, myocardial infarction, or stroke, which was assessed in the intention-to-treat population. If non-inferiority was confirmed by an upper limit of the 95% CI for a hazard ratio of less than 1·30, closed testing for superiority was prespecified. This study is registered with ClinicalTrials.gov, number NCT02465515. Findings: Patients were screened between July 1, 2015, and Nov 24, 2016. 10 793 patients were screened and 9463 participants were enrolled and randomly assigned to groups: 4731 patients were assigned to receive albiglutide and 4732 patients to receive placebo. On Nov 8, 2017, it was determined that 611 primary endpoints and a median follow-up of at least 1·5 years had accrued, and participants returned for a final visit and discontinuation from study treatment; the last patient visit was on March 12, 2018. These 9463 patients, the intention-to-treat population, were evaluated for a median duration of 1·6 years and were assessed for the primary outcome. The primary composite outcome occurred in 338 (7%) of 4731 patients at an incidence rate of 4·6 events per 100 person-years in the albiglutide group and in 428 (9%) of 4732 patients at an incidence rate of 5·9 events per 100 person-years in the placebo group (hazard ratio 0·78, 95% CI 0·68–0·90), which indicated that albiglutide was superior to placebo (p<0·0001 for non-inferiority; p=0·0006 for superiority). The incidence of acute pancreatitis (ten patients in the albiglutide group and seven patients in the placebo group), pancreatic cancer (six patients in the albiglutide group and five patients in the placebo group), medullary thyroid carcinoma (zero patients in both groups), and other serious adverse events did not differ between the two groups. There were three (<1%) deaths in the placebo group that were assessed by investigators, who were masked to study drug assignment, to be treatment-related and two (<1%) deaths in the albiglutide group. Interpretation: In patients with type 2 diabetes and cardiovascular disease, albiglutide was superior to placebo with respect to major adverse cardiovascular events. Evidence-based glucagon-like peptide 1 receptor agonists should therefore be considered as part of a comprehensive strategy to reduce the risk of cardiovascular events in patients with type 2 diabetes. Funding: GlaxoSmithKline

Εκμετάλλευση προτιμήσεων επιβατών για την επίλυση του προβλήματος του κοινωνικού διαμοιρασμού δρομολογίων

Summarization: Ridesharing is a shared-economy transportation paradigm, in which people can catch rides in vehicles that are (possibly) privately owned and driven by others, in order to reduce transportation costs and possibly enjoy a more pleasant ride when compared to those offered by alternative means of transportation. Despite its touted advantages, e.g. in terms of increased socialization and potentially huge positive environmental impact, Ridesharing has not gained much popularity yet. Arguably, for this to happen Ridesharing needs to offer a clearly more-pleasant-than-others transportation experience to people who use it. In this thesis, we approach the Ridesharing problem via Artificial Intelligence solution concepts originating primarily in the Multiagent Systems, graph-theoretic, and game-theoretic research literature; and, importantly, we take into consideration the riders’ (agents) preferences about attributes of their co-riders. Taking into account such preferences, bears the potential to greatly impact positively the participants’ satisfaction. Our thesis offers an initial but complete framework for preferences-aware Ridesharing. We first employ the concept of a hypergraph to the set of agents, in order to create an initial clustering given the areas where they move. We then use a greedy algorithm and a branch and bound algorithm in order to distribute the agents into vehicles with the aim of (a) maintaining the drivers’ detours to as low levels as possible; and, at the same time, (b) satisfying most of the expressed agents’ preferences. Furthermore, we put forward a cost-sharing scheme to compensate drivers for their participation in the scheme and the extra costs this entails, and to create incentives for participation via overall drivers’ costs reduction. We studied systematically the performance of our Ridesharing framework via simulation scenarios run on maps of the four main cities of Crete: Heraklion, Chania, Rethymno, and Agios Nikolaos. Our results show that (a) our approach has high effectiveness in terms of covering the transportation needs of the (non-driving) commuters; (b) at the same time, the average extra distance that drivers need to cover when offering their services to passengers is kept to acceptable levels; (c) the costs of the drivers are substantially reduced when compared to their costs when not participating in Ridesharing; and (d) the agents’ preferences are satisfied to a large degree, a fact which arguably improves their whole Ridesharing experience. Notably, our simulation results are particularly encouraging for scenarios with much-lower-than-current vehicle ownership (drivers’ percentage), thus underscoring the potential of Ridesharing in a future, greener, largely free of privately owned vehicles world.Περίληψη: Το Ridesharing είναι μια συγκεκριμενοποίηση της λεγόμενης οικονομίας διαμοιρασμού στον τομέα των μετακινήσεων. Η χρήση του Ridesharing επιτρέπει την μεταφορά ατόμων με οχήματα που ανήκουν και οδηγούνται από άλλους (πιθανώς) ιδιώτες, προκειμένου οι εμπλεκόμενοι αφενός να μειώσουν το κόστος μετακίνησής τους, και αφετέρου να απολαύσουν ενδεχομένως μια πιο ευχάριστη διαδρομή σε σύγκριση με αυτές που προσφέρονται από εναλλακτικά μέσα μεταφοράς. Παρά τα προβαλλόμενα πλεονεκτήματά του, λ.χ. από την άποψη της αυξημένης κοινωνικοποίησης των εμπλεκόμενων καθώς και των δυνητικά τεράστιων θετικών περιβαλλοντικών επιπτώσεών του (λόγω μείωσης της ανάγκης για ιδιόκτητα μέσα μεταφοράς), το Ridesharing δεν έχει αποκτήσει ακόμη μεγάλη δημοτικότητα. Κατά πάσα πιθανότητα, για να συμβεί αυτό το Ridesharing πρέπει να προσφέρει μια σαφώς πιο ευχάριστη σε σχέση με άλλες εμπειρία μετακίνησης σε όσους το χρησιμοποιούν. Στην παρούσα διπλωματική εργασία, προσεγγίζουμε το πρόβλημα Ridesharing μέσω λύσεων Τεχνητής Νοημοσύνης προερχόμενων κατά κύριο λόγο από τα πεδία των Πολυπρακτορικών Συστημάτων, της Θεωρίας Γράφων, και της Θεωρίας Παιγνίων. ΄Ενα κομβικής σημασίας στοιχείο στην προσέγγισή μας είναι ότι, για πρώτη φορά στη βιβλιογραφία, λαμβάνουμε υπόψη τις προτιμήσεις των εμπλεκομένων σχετικά με τα χαρακτηριστικά των συνεπιβατών τους. Αυτό είναι σημαντικό καθώς είναι αναμενόμενο η κάλυψη τέτοιων προτιμήσεων να αυξήσει σημαντικά το συνολικό επίπεδο ικανοποίησης των συμμετεχόντων από την υπηρεσία. Η διπλωματική μας εργασία προσφέρει ένα αρχικό αλλά πλήρες πλαίσιο για κοινή χρήση προτιμήσεων στο Ridesharing. Αρχικά χρησιμοποιούμε την έννοια των υπεργράφων, προκειμένου να δημιουργήσουμε μια αρχική ομαδοποίηση των πρακτόρων λαμβάνοντας υπόψη τις περιοχές όπου κινούνται. Στη συνέχεια, χρησιμοποιούμε έναν άπληστο αλγόριθμο και έναν αλγόριθμο διακλάδωσης και δέσμευσης για να διανείμουμε τους πράκτορες σε οχήματα, με στόχο (α) να διατηρήσουμε τις παρακάμψεις των οδηγών σε όσο το δυνατόν χαμηλότερα επίπεδα και, ταυτόχρονα, (β) να ικανοποιήσουμε τις εκφρασμένες προτιμήσεις των πρακτόρων στο μέγιστο δυνατό βαθμό. Επιπλέον, προτείνουμε ένα σύστημα επιμερισμού του κόστους, για να αποζημιώσουμε τους οδηγούς για τη συμμετοχή τους στο πρόγραμμα και το επιπλέον κόστος που αυτή συνεπάγεται, και για να μειώσουμε τα έξοδά τους σε σχέση με τη μη συμμετοχή τους και άρα να δημιουργήσουμε κίνητρα συμμετοχής. Μελετήσαμε συστηματικά την απόδοση του προτεινόμενου πλαισίου Ridesharing μέσω σεναρίων προσομοίωσης που εκτελούνται σε χάρτες των τεσσάρων κύριων πόλεων της Κρήτης: το Ηράκλειο, τα Χανιά, το Ρέθυμνο και τον ΄Αγιο Νικόλαο. Τα αποτελέσματά μας δείχνουν ότι (α) η προσέγγισή μας έχει υψηλή αποτελεσματικότητα όσον αφορά την κάλυψη των αναγκών μετακίνησης των εν δυνάμει επιβατών (που δεν διαθέτουν όχημα) · (β) ταυτόχρονα, η μέση επιπλέον απόσταση που πρέπει να διανύσουν οι οδηγοί για να προσφέρουν τις υπηρεσίες τους στους επιβάτες διατηρείται σε αποδεκτά επίπεδα · (γ) τα κόστη που πληρώνουν οι οδηγοί είναι σημαντικά μειωμένα σε σχέση με τα κόστη τους όταν δεν συμμετέχουν στην υπηρεσία Ridesharing · και (δ) οι προτιμήσεις των πρακτόρων ικανοποιούνται σε μεγάλο βαθμό, γεγονός το οποίο αναμφισβήτητα βελτιώνει ολόκληρη την εμπειρία χρήσης του Ridesharing . Αξιοσημείωτα, τα αποτελέσματα προσομοίωσης είναι ιδιαίτερα ενθαρρυντικά για σενάρια με πολύ χαμηλότερη ιδιοκτησία οχήματος από την τρέχουσα (χαμηλό ποσοστό οδηγών), υπογραμμίζοντας έτσι τις δυνατότητες που ανοίγει η χρήση Ridesharing σε έναν μελλοντικό, πιο πράσινο, σε μεγάλο βαθμό χωρίς ιδιόκτητα οχήματα κόσμο

A Greek registry of current type 2 diabetes management, aiming to determine core clinical approaches, patterns and strategies

Abstract Background To analyze data in terms of the glycaemic control and therapeutic regimens used for Type-2 Diabetes Mellitus (T2DM) management in Greece, identify factors that influence clinical decisions and determine the level of compliance of T2DM management with the latest international and local guidelines. Methods ‘AGREEMENT’ was a national-multicenter, non-interventional, cross-sectional disease registry. A total of 1191 adult T2DM patients were enrolled consecutively from 59 sites of the National Health System (NHS) or University Hospitals, representing the majority of Diabetes centers or Diabetes outpatient clinics in Greece with a broad geographic distribution. Patients were stratified by gender and analysis was done according to 3 treatment strategies: A (lifestyle changes or use of one oral antidiabetic agent), B (up to 3 antidiabetic agents including injectables but not insulin) and C (any regimens with insulin). Results Mean (±SD) HbA1c % of the total population was 7.1 (±1.2) while mean (±SD) FPG (mg/dl) was measured at 136 (±42). The proportion of patients who achieved HbA1c < 7% was 53% and ranged from 74.2% for group A, to 60.6% for group B and 35.5% for group C. Median age of the studied population was 65.0 year old (Interquartile Range-IQR 14.0) with an equal distribution of genders between groups. Patients on insulin therapy (treatment strategy C) were older (median age: 67 years vs 63 or 65 for A and B, respectively) with longer diabetes duration (mean duration: 15.3 years vs 5.2 and 10.1 for A and B, respectively). Patients who received insulin presented poor compliance. There was a consensus for a series of decision criteria and factors that potentially influence clinical decisions, used by physicians for selection of the therapeutic strategy among the three groups. Compliance with international and Greek guidelines received a high score among groups A, B and C. No significant differences were presented as per sites’ geographic areas, NHS or University centers and physicians’ specialty (endocrinologists, diabetologists and internists). Conclusions The presented findings suggest the need for improvement of the glycaemic control rate, especially among insulin treated patients as this group seems to achieve low glycaemic control, by setting appropriate HbA1c targets along with timely and individualised intensification of treatment as well as post-therapy evaluation of the compliance with the proposed treatment