AUDIT study. Evidence of global undertreatment of dyslipidaemia in patients with type 2 diabetes mellitus
Notice bibliographique
Résumé
The Analysis and Understanding of Diabetes and Dyslipidaemia: Improving Treatment (AUDIT) study was a confidential, web-based, cross-sectional survey involving 2,043 diabetes specialists in 50 countries. The study investigated the attitudes of physicians specialising in the treatment of patients with type 2 diabetes mellitus towards the management of dyslipidaemia and other cardiovascular risk factors in these patients. Physicians reported obtaining lipid profiles in 91% of patients with type 2 diabetes and estimated that 62% of type 2 diabetic patients have dyslipidaemia. Across all regions, stated low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C), triglyceride and total cholesterol targets were lower for type 2 diabetic patients with than without cardiovascular disease (CVD). Fewer physicians reported having an LDL-C target of < 2.6 mmol/L (≤100 mg/dL) for patients without CVD (59%) than with CVD (85%). Physicians reported that 54% of patients achieve LDL-C targets, with significantly more estimated to achieve their LDL-C goal in North America (69%) than in any other region (43—61%; p<0.001). When setting targets, 58% of physicians stated that they were most influenced by lipid management guidelines, although a large proportion of physicians from Eastern Europe (54%) and Africa/Middle East (50%) cited a personal read of the literature. Patient compliance was the most commonly perceived barrier to lipid goal attainment in most regions (42—61%); financial constraints were cited most often in South America (76%), Africa/Middle East (65%) and Eastern Europe (63%). The AUDIT study revealed a disparity between lipid screening and control in type 2 diabetic patients. Physicians reported that they treated patients without CVD less intensively than patients with CVD, suggesting that type 2 diabetes was not widely considered a coronary heart disease risk equivalent. A reassessment of guideline implementation is needed for physicians worldwide to improve lipid control to decrease cardiovascular risk in type 2 diabetes.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».