Self‐monitoring in Type 2 diabetes: a randomized trial of reimbursement policy
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Self-monitoring of blood glucose is often considered a cornerstone of self-care for patients with diabetes. We assessed whether provision of free testing strips would improve glycaemic control in non-insulin-treated Type 2 diabetic patients. METHODS: Adults with Type 2 diabetes, excluding those with private insurance or using insulin, were recruited through community pharmacies and randomized to receive free testing strips for 6 months or not; all patients received similar baseline education and a glucose meter. Primary outcome was change in HbA(1c) over 6 months. RESULTS: We randomized 262 patients (131 intervention and 131 control subjects). Mean age was 68.4 years (sd 10.9), 48% were male, mean duration of diabetes was 8.2 years (sd 7.2), 97% used oral glucose-lowering agents and mean baseline HbA(1c) was 7.4% (sd 1.2). After 6 months, we observed no difference in HbA(1c) between intervention and control patients, after adjusting for baseline HbA(1c)[adjusted difference 0.03, 95% confidence interval (CI) -0.16, 0.22; P = 0.78]. A per protocol analysis of study completers (152/262; 60%) yielded similar results. Intervention patients reported testing 0.64 days per week more often than control subjects (95% CI 0.18, 1.10; P = 0.007), although testing was not associated with better glycaemic control (Pearson r = -0.10, P = 0.12). CONCLUSIONS: Reducing financial barriers by providing free testing strips did not improve glycaemic control in patients with Type 2 diabetes not using insulin. Our results question the value of policies that reduce financial barriers to testing supplies in this population.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».