The Diabetes Mellitus Medication Choice Decision Aid
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient involvement in the choice of antihyperglycemic agents could improve adherence and optimize glycemic control in patients with type 2 diabetes mellitus. METHODS: We conducted a pilot, cluster randomized trial of Diabetes Medication Choice, a decision aid that describes 5 antihyperglycemic drugs, their treatment burden (adverse effects, administration, and self-monitoring demands), and impact on hemoglobin A(1c) (HbA(1c)) levels. Twenty-one clinicians were randomized to use the decision aid during the clinical encounter and 19 to dispense usual care and an educational pamphlet. We used surveys and video analysis to assess postvisit decisional outcomes, and medical and pharmacy records to assess 6-month medication adherence and HbA(1c) levels. RESULTS: Compared with usual care patients (n = 37), patients receiving the decision aid (n = 48) found the tool more helpful (clustered-adjusted mean difference [AMD] in a 7-point scale, 0.38; 95% confidence interval [CI], 0.04-0.72); had improved knowledge (AMD, 1.10 of 10 questions; 95% CI, 0.11-2.09); and had more involvement in making decisions about diabetes medications (AMD, 21.8 of 100; 95% CI, 13.0-30.5). At 6-month follow-up, both groups had nearly perfect medication use (median, 100% of days covered), with better adherence (AMD, 9% more days covered; 95% CI, 4%-14%) and persistence (AMD, 12 more days covered; 95% CI, 3-21 days) in the usual care group, and no significant impact on HbA(1c) levels (AMD, 0.01; 95% CI, -0.49 to 0.50). CONCLUSION: An innovative decision aid effectively involved patients with type 2 diabetes mellitus in decisions about their medications but did not improve adherence or HbA(1c) levels. Trial Registration clinicaltrials.gov Identifier: NCT00388050.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».