Personalized Management of Hyperglycemia in Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
In June 2012, 13 thought leaders convened in a Diabetes Care Editors' Expert Forum to discuss the concept of personalized medicine in the wake of a recently published American Diabetes Association/European Association for the Study of Diabetes position statement calling for a patient-centered approach to hyperglycemia management in type 2 diabetes. This article, an outgrowth of that forum, offers a clinical translation of the underlying issues that need to be considered for effectively personalizing diabetes care. The medical management of type 2 diabetes has become increasingly complex, and its complications remain a great burden to individual patients and the larger society. The burgeoning armamentarium of pharmacological agents for hyperglycemia management should aid clinicians in providing early treatment to delay or prevent these complications. However, trial evidence is limited for the optimal use of these agents, especially in dual or triple combinations. In the distant future, genotyping and testing for metabolomic markers may help us to better phenotype patients and predict their responses to antihyperglycemic drugs. For now, a personalized ("n of 1") approach in which drugs are tested in a trial-and-error manner in each patient may be the most practical strategy for achieving therapeutic targets. Patient-centered care and standardized algorithmic management are conflicting approaches, but they can be made more compatible by recognizing instances in which personalized A1C targets are warranted and clinical circumstances that may call for comanagement by primary care and specialty clinicians.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».