Treated glycosylated hemoglobin levels in individuals with diabetes mellitus vary little by health status
Notice bibliographique
Résumé
As choosing wisely has raised the issue of whether some individuals with type 2 diabetes may be overtreated, we examined the intensity of glycemic control across health status strata defined by comorbidities or frailty.This is a retrospective cohort study of commercially insured patients from 50 US states (Clinformatics Data Mart). We evaluated treated HbA1c levels in adults with new diabetes diagnosed between January 2004 and December 2009 who had HbA1C measured after at least 1 year of follow-up.Of 191,590 individuals with diabetes, 78.5% were otherwise healthy, 10.6% had complex health status (3 or more chronic conditions), and 10.9% were very complex (Johns Hopkins Adjusted Clinical Groups frailty marker or end-stage chronic disease). The proportion of patients who were tightly controlled (HbA1C <7%) was similar in otherwise healthy patients (66.1%) and in complex patients (65.8%, P = 0.37), and although it was lower (60.9%, P < 0.0001) in very complex patients, the magnitude of the difference was small. A substantial proportion of complex/very complex patients were taking sulfonylurea or insulin despite being at an increased risk for adverse effects from these agents and having tightly controlled HbA1C: 40.6% had HbA1C <7% and 24% had HbA1C <6.5%. Among patients with HbA1C <7%, use of insulin or sulfonylureas was associated with an increased risk for all-cause hospitalization [aHR 1.54, 95% confidence interval (95% CI) 1.45-1.64] and for emergency room visits (aHR 1.44, 95% CI 1.35-1.53) over the subsequent median 6 months follow-up.Diabetic control was similar regardless of comorbidity burden and frailty status. Despite being at a higher risk for adverse effects, nearly half of complex and very complex patients were still receiving insulin or sulfonylureas despite having treated HbA1C levels <7%, and these patients did exhibit higher risk of all-cause hospitalizations or emergency visits subsequently.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».