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Enregistrement W2022069934 · doi:10.1185/03007995.2011.621416

Barriers to effective insulin treatment: the persistence of poor glycemic control in type 2 diabetes

2011· article· en· W2022069934 sur OpenAlexafffundabout
Stuart A. Ross, Hugh D. Tildesley, John Ashkenas

Notice bibliographique

RevueCurrent Medical Research and Opinion · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNovo Nordisk Canada
Mots-clésMedicineGlycemicHypoglycemiaIntensive care medicineInsulinType 2 diabetesDiabetes mellitusDiabetes managementInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Contrary to longstanding recommendations on type 2 diabetes (T2D) management, the de facto standard of care in Canada includes lag times of many years prior to introducing effective glycemic control. Even patients transitioned to insulin may continue to experience poor glycemic control, with attendant diabetic complications, suggesting poor adherence or inadequate dose titration. OBJECTIVE: To identify barriers to timely and effective use of insulin in T2D. METHODS: PubMed searches were conducted to find research articles on insulin initiation, adherence and intensification. Also, because recent data on the consequences of intensive glycemic control may be taken as justification for relaxing glycemic targets, a secondary search on this literature was conducted, including the UKPDS and ACCORD trials, plus post hoc and meta-analyses of these data. No formal evaluation of level of evidence was conducted while researching this narrative literature review. FINDINGS: Timely, effective glycemic control remains an important clinical goal but is complicated by patient, physician and treatment factors. Patient barriers to accepting insulin initiation include fear of hypoglycemia, injections and weight gain, and reluctance to accommodate the inflexible timing of scheduled insulin doses. Adherence issues, including dose omission, are common and are associated with some of the same factors. Fear of hypoglycemia also underlies many physicians' reluctance to prescribe insulin. Caregivers' failure to provide training or answer questions about insulin's risks and benefits was also associated with low patient adherence. Poor communication may also be at fault when patients on insulin fail to titrate or intensify their treatment adequately. Conversely, glycemic control can be significantly improved by facilitating ongoing communication between patients and caregivers. DISCUSSION: Although innovations in injectable therapy for T2D may help address the current pattern of poor glycemic control, improved communication between patients and caregivers is also a powerful approach and can be implemented with existing therapies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations153
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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