Patienter med typ 2-diabetes har nu möjligheten att medverka i en klinisk studie av olika behandlingsmetoder. I den rikstäckande SMARTEST-studien ska forskarna jämföra dagens standardbehandling med en mer modern läkemedelsbehandling.
Stor studie jämför olika behandlingar av diabetes
Forskning Vilken behandlingsmetod mot diabetes typ 2 är mest effektiv och minskar risken för följdsjukdomar? Det ska forskare i Uppsala ta reda på genom en rikstäckande studie där den som vill kan delta på distans var de än bor i landet.

Studien ska utvärdera vilket läkemedel som är effektivast för att minska risken för komplikationer: metformin eller SGLT2-hämmare. Foto: Adobe Stock
Någonting är fel
Du är inloggad som prenumerant hos förlaget Pauser Media, men nånting är fel. På din profilsida ser du vilka av våra produkter som du har tillgång till. Skulle uppgifterna inte stämma på din profilsida – vänligen kontakta vår kundtjänst.
Kvalitetsvård.se premium
Läs vidare – starta din prenumeration
Redan prenumerant? Logga in och läs vidare.
Utvärdera olika behandlingar
Syftet är att utvärdera vilket läkemedel som är mest effektivt för att minska risken för följdsjukdomar.
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
