Lack of Health-Related Quality of Life and Patient-Centered Outcome Measures in RCTs Conducted for Diabetes Pharmacotherapy: SGLT-2 receptor inhibitors as an example
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Use of SGLT-2 receptor inhibitors has been associated with weight loss and a low rate of hypoglycemia in comparison to sulfonylureas. These factors may improve health-related quality of life for patients with diabetes. OBJECTIVES: To systematically explore randomized controlled trials (RCTs) involving SGLT-2 receptor inhibitors that reported health-related quality of life changes. METHODS: A systematic review of SGLT-2 receptor inhibitors clinical trials, limited to RCTs and English language, was conducted utilizing PubMed databases. RESULTS: One-hundred and eighteen RCTs were reviewed and 62 RCTs meeting the inclusion criteria were assessed. All 62 RCTs reported body mass index (BMI) changes and HgbA1c reduction. Measures of health-related quality-of-life (HRQoL) were reported in only 2 RCTs. Both studies illustrate improvement in HRQoL domains for SGLT-2 receptor inhibitors in comparison to the other arms in the RCTs. CONCLUSIONS: Only a small portion of RCTs involving SGLT-2 receptor inhibitors reported on HRQoL. Because of the potential for weight loss and hypoglycemia avoidance to improve HRQoL, future studies of SGLT-2 receptor inhibitors should measure and report on patient-centred outcomes such as HRQoL.
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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 | 0,123 | 0,310 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».