Differences in self-monitored, blood glucose test strip utilization by therapy for type 2 diabetes mellitus
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To determine whether blood glucose test strip (BGTS) utilization in patients with type 2 diabetes (T2D) is associated with the type of diabetes therapy, classified according to hypoglycemic risk. METHODS: A retrospective, longitudinal (2006-2012) study of Canadian private drug plans (PDP) and Ontario Public Drug Programs (OPDP) prescription claims was conducted. Analyses were restricted to patients with T2D with or without a claim for BGTS. Daily BGTS utilization (TS/patient/day) was evaluated by diabetes therapy classified by hypoglycemic risk. Multivariate analyses were conducted to identify determinants of BGTS utilization. RESULTS: The T2D cohort comprised 5,759,591 observations from 1,949,129 claimants. Mean BGTS utilization was 0.84 TS/patient/day and differed between PDP and OPDP (0.66 vs. 1.00). Daily utilization was greatest in patients receiving therapy associated with a pre-defined high risk of hypoglycemia [insulin: basal + bolus (2.16), premixed (1.65), basal (1.16), other insulin regimens (2.13), and sulfonylureas (0.74)] versus non-sulfonylurea non-insulin-based regimens (0.52). For non-insulin therapy, BGTS utilization was greater for patients on multiple non-insulin therapies versus monotherapy (0.74 vs. 0.53 TS/patient/day). In multivariate analyses, drivers for BGTS utilization included insulin use, previous BGTS use, and female gender. Previous diabetes therapy and duration of therapy were negatively correlated with BGTS utilization. CONCLUSIONS: BGTS utilization varies depending on the type of therapy used to treat T2D according to hypoglycemic risk. Decision making regarding BGTS needs to account for robust analyses of current utilization and its value in those settings, including in patients not receiving diabetes therapy and the prevalence of circumstances conducive to more intensive monitoring.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».