The Effect of Hypoglycemia on Health-Related Quality of Life: Canadian Results from a Multinational Time Trade-off Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate the impact of hypoglycemia according to severity and time of onset on health-related quality of life (HRQoL) in a Canadian population. METHODS: Time trade-off (TTO) methodology was used to estimate health utilities associated with hypoglycemic events in a representative sample of the Canadian population. A global analysis conducted in the United Kingdom, Canada, Germany and Sweden has been published. The present Canadian analysis focuses on 3 populations: general, type 1 and type 2 diabetes. Using a web-based survey, participants (>18 years) assessed the utility of 13 different health states (severe, non-severe, daytime and nocturnal hypoglycemia at different frequencies) using a scale from 1 (perfect health) to 0 (death). The average disutility value for each type of event was calculated. RESULTS: Of 2258 participants, 1696 completers were included in the analysis. A non-severe nocturnal hypoglycemic event was associated with a significantly greater disutility than a non-severe daytime event (-0.0076 vs. -0.0056, respectively; p=0.05), while there was no statistically significant difference between severe nocturnal and severe daytime events (-0.0616 vs. -0.0592; p=0.76). Severe hypoglycemia was associated with greater disutility than non-severe hypoglycemia (p<0.0001). Similar trends were reported in participants with diabetes. CONCLUSIONS: The findings presented here show that any form of hypoglycemia had a negative impact on HRQoL in a Canadian population. Nocturnal and/or severe hypoglycemia had a greater negative impact on HRQoL compared with daytime and/or non-severe events. This highlights the importance of preventing the development and nocturnal manifestation of hypoglycemia in patients with diabetes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».