Glycaemic control and cardiovascular risk factor management in patients with diabetes with and without coronary artery disease: insights from the diabetes mellitus status in Canada survey
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Aims: Current diabetes guidelines recommend an individualized approach to glycaemic control. There are limited data on the contemporary and comprehensive management of patients with diabetes in relation to coronary artery disease (CAD). Methods and results: The Diabetes Mellitus Status in Canada (DM-SCAN) survey included 5123 patients with type 2 diabetes seen in primary care in November 2012. Primary care physicians (PCPs) collected clinical data and specified the A1C target for each patient on standardized forms. We compared management strategies and achievement of treatment targets in patients with and without CAD. Among the 4994 patients with data on CAD history, 22.5% had CAD. Primary care physicians were more likely to select a higher A1C target for patients with CAD (≤7.5 or ≤8.0%) versus without (≤7.0%). There was no difference in median A1C or in the proportion of patients with A1C ≤7.0% between the two groups. Compared with the group without known CAD, patients with CAD had a higher reported prevalence of hypoglycaemia in the preceding 6 months; more frequently received aspirin, statins, ACE inhibitors, or angiotensin receptor blockers, and were more likely to achieve blood pressure and low-density lipoprotein-cholesterol targets. Only 15.4 and 12.0% of patients with and without CAD (P = 0.002), respectively, achieved all three guideline-recommended targets. Conclusion: Compared with patients with diabetes without CAD, those with CAD more frequently had a less stringent A1C target selected by their PCPs but achieved similar glycaemic control. Overall, risk factor management remained suboptimal in both groups. There remains an important opportunity to improve the care and outcome of patients with diabetes.
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.
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 | 0,001 | 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 découle