Effect of short‐term intensive insulin therapy on quality of life in type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE, AIMS AND OBJECTIVES: Short-term intensive insulin therapy (IIT) early in the course of type 2 diabetes can improve pancreatic beta-cell function and even induce normoglycemia that persists post-therapy. In spite of this benefit, insulin is often delayed until late in the course of disease partly because of its perceived negative impact on quality of life (QOL). Therefore, we sought to examine the effect of early implementation of short-term IIT on patient-reported QOL and treatment satisfaction. METHODS: A total of 34 patients with type 2 diabetes (5.9 ± 6.6 years duration, on zero to two oral antihyperglycaemic agents) underwent 4-8 weeks of IIT consisting of basal detemir and pre-meal insulin aspart. Patient-reported QOL, treatment satisfaction and symptom distress were assessed at baseline and post-IIT using the Medical Outcomes Study 36-item Short-Form Health Survey (SF-36), Diabetes Quality of Life Measure (DQOL), and Diabetes Symptoms Checklist-Revised (DSC-R). RESULTS: There was a significant improvement in glycated haemoglobin post-IIT (mean 6.5% vs. 7%; P < 0.001). All 34 patients tolerated IIT well with no severe hypoglycaemia. Following IIT, the SF-36 showed a significant improvement compared to baseline in reported physical functioning (mean 88.2 vs. 83.3, P = 0.009), general health (69.4 vs. 65.6, P = 0.03), and general mental health (85.2 vs. 82.2, P = 0.04). The DQOL demonstrated a significant improvement in global health perception (P = 0.02), diabetes worry (P = 0.006) and treatment satisfaction (P = 0.007). The DSC-R revealed a significant improvement in the diabetes-related total symptom score (P = 0.01). CONCLUSIONS: Contrary to popular perception, a short course of IIT resulted in significant improvements in QOL and treatment satisfaction, demonstrating the patient acceptability of early insulin therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».