Trends in selection and timing of first‐line pharmacotherapy in older patients with Type 2 diabetes diagnosed between 1994 and 2006
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To characterize temporal trends in the selection and timing of first-line pharmacotherapy among older patients with Type 2 diabetes. DESIGN AND METHODS: We studied five population-based cohorts every 3 years, from 1994 to 2006. In each of those years, we identified all subjects aged 66 years or older newly diagnosed with diabetes and determined the initial glucose-lowering drug and the time between diagnosis and drug initiation. We calculated the proportion of patients prescribed each agent and estimated time from diagnosis to initiation using Kaplan-Meier survival analysis. RESULTS: We identified a total of 64 368 eligible people who initiated drug therapy during the study period. From 1994 to 2006, first-line metformin use increased from 20.1 to 79.0%. Glyburide (glibenclamide) decreased from 71.1% of all first-line therapies in 1994 to 9.8% in 2006, while first-line use of insulin or combination therapy have changed little at approximately 5% each. No other medication exceeded 2% of first-line therapies. The median time from diagnosis to initiation of pharmacotherapy increased dramatically during the study period, from 1.8 years in 1994 to 4.6 years in 2006. CONCLUSIONS: Metformin has become the most commonly used initial medication for the treatment of diabetes. Although guidelines have evolved to recommend more aggressive initiation and intensification of pharmacotherapy, our results suggest that the time from diagnosis to initiation has increased substantially.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».