A nine country study of the burden of non‐severe nocturnal hypoglycaemic events on diabetes management and daily function
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The purpose of this study was to explore the burden and impact of non-severe nocturnal hypoglycaemic events (NSNHEs) on diabetes management, patient functioning and well-being in order to better understand the role that NSNHEs play in caring for persons with diabetes and facilitate optimal diabetes treatment management strategies. METHODS: A 20-min survey assessing the impact of NSNHEs was administered to patients with self-reported diabetes age 18 or older via the Internet in nine countries (USA, UK, Germany, Canada, France, Italy, Spain, The Netherlands and Sweden) who experienced an NSNHE in the last month. Questions captured reasons for and length of the event, and impacts on diabetes management, daily function, sleep and well-being. RESULTS: A total of 20 212 persons with Type 1 diabetes mellitus (T1DM) and Type 2 diabetes mellitus (T2DM) were screened of which 2108 respondents were eligible. Respondents initiated, on average, an additional 3.6 glucose monitoring tests, and did not resume usual functioning for an average of 3.4 hours after the NSNHE. Of the respondents using insulin, 15.8% decreased their insulin dose over an average of 3.6 days. NSNHEs also impacted sleep, with 10.4% not returning to sleep that night. Next day functioning was affected with 60.3% (n = 1273) feeling the need to take a nap and/or rest (with 65.5% of those actually taking a nap/rest) and 40.2% (n = 848) wanting to go to bed earlier than usual. A total of 21.4% were restricted in their driving the next day. These events also resulted in decreased well-being with 39.6% of respondents feeling 'emotional low' the following day. CONCLUSIONS: NSNHEs have serious consequences for patients. Greater attention to patient and physician education regarding the burden of NSNHEs and incorporation of corrective actions in treatment plans is needed to facilitate patients reaching optimal glycaemic control.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».