Een ridge regressie is een techniek om in een regressiemodel overfitting te voorkomen. Het levert een robuuster model op dat minder afhankelijk is van ruis of toevalligheden. Bij een gepenaliseerde ridge regressie corrigeert men voor extra factoren van de dataset

Deze ontwikkelings- en validatiestudie toont aan dat een model op basis van routinematig verzamelde klinische gegevens het glucoseverlagende effect van vijf geneesmiddelklassen correct kan voorspellen. Het model is nuttig bij de keuze van een optimale glucoseverlagende behandeling voor glycemieregeling en het gebruik ervan zou het risico van complicaties bij individuele patiënten beperken. De studie is van goede methodologische kwaliteit, maar beperkingen met name observationele bias zoals voor therapietrouw, gebrek aan validatie voor nieuwere GLP-1-analogen en exclusie van 80-plussers vereisen voorzichtigheid bij de implementatie. Verfijning van het model is dus nodig zodra nieuwe gegevens beschikbaar zijn. Het hier ontwikkelde model kan richtlijnen aanvullen door de individuele glycemische respons te voorspellen.