Rates and predictors of hypoglycaemia in 27 585 people from 24 countries with insulin‐treated type 1 and type 2 diabetes: the global <scp>HAT</scp> study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To determine the global extent of hypoglycaemia experienced by patients with diabetes using insulin, as there is a lack of data on the prevalence of hypoglycaemia in developed and developing countries. METHODS: This non-interventional, multicentre, 6-month retrospective and 4-week prospective study using self-assessment questionnaire and patient diaries included 27 585 patients, aged ≥18 years, with type 1 diabetes (T1D; n = 8022) or type 2 diabetes (T2D; n = 19 563) treated with insulin for >12 months, at 2004 sites in 24 countries worldwide. The primary endpoint was the proportion of patients experiencing at least one hypoglycaemic event during the observational period. RESULTS: During the prospective period, 83.0% of patients with T1D and 46.5% of patients with T2D reported hypoglycaemia. Rates of any, nocturnal and severe hypoglycaemia were 73.3 [95% confidence interval (CI) 72.6-74.0], 11.3 (95% CI 11.0-11.6) and 4.9 (95% CI 4.7-5.1) events/patient-year for T1D and 19.3 (95% CI 19.1-19.6), 3.7 (95% CI 3.6-3.8) and 2.5 events/patient-year (95% CI 2.4-2.5) for T2D, respectively. The highest rates of any hypoglycaemia were observed in Latin America for T1D and Russia for T2D. Glycated haemoglobin level was not a significant predictor of hypoglycaemia. CONCLUSIONS: We report hypoglycaemia rates in a global population, including those in countries without previous data. Overall hypoglycaemia rates were high, with large variations between geographical regions. Further investigation into these differences may help to optimize therapy and reduce the risk of hypoglycaemia.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».