A cross‐national comparison of 17 countries' insulin glargine drug labels
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Type 2 diabetes mellitus has reached epidemic proportions worldwide. Many patients with type 2 diabetes mellitus will require insulin, and the evidence-based use of insulin is described in the prescription drug label. Product labels in different countries may provide inconsistent information. We evaluated the variability in drug label content for one brand of basal insulin across diverse settings. METHODS: We examined the drug label content pertinent to effective and safe use of insulin glargine across 17 countries: Abu Dhabi (United Arab Emirates), Argentina, Brazil, Canada, China, Germany, Israel, Italy, Japan, Mexico, Russia, Saudi Arabia, South Korea, Spain, Turkey, UK, and the USA. We compared label characteristics in settings where drug labels were governed by a local regulatory authority versus countries where labels were administered by a regional body or adopted from another locale. RESULTS: All 17 labels cautioned that providers should consider age, illness, diet, and exercise when prescribing. Only two (12%) described care of the fasting patient. Caution was urged for patients with renal or hepatic impairment in 16 (94%) labels. Four (24%) did not describe responses to missed doses, and five (29%) failed to recommend patient counseling about the risk of hypoglycemia. Labels emerging from regional or adopted regulatory bodies reported fewer patients in efficacy studies than did labels from settings with their own drug regulatory agencies (365 ± 0 patients vs. 3560 ± 2938, p = 0.04). CONCLUSIONS: There is substantial variation in the content of drug labels for glargine, which may lead to international inconsistency in quality of care for diabetic patients.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».