Factors associated with physician prescribing behavior of dipeptidyl peptidase-4 inhibitors for type 2 diabetes in the US outpatient population
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Although the use of dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitors has been increasing after their first approval in 2006, little is known about their prescribing pattern. Therefore, the objective of this study is to evaluate the prescribing pattern of the DPP-4 inhibitors for the treatment of type 2 diabetes mellitus (T2DM) and examine sociological factors associated with physician prescribing behavior in the U.S. outpatient setting.Methods: This cross-sectional study was conducted utilizing data from the 2006-2010 National Ambulatory Medical Care Survey (NAMCS) and employed the Eisenberg model that explains physician decision making in the context of sociologic influences. For independent variables, the following characteristics were determined based on the Eisenberg model: patient characteristics, physician characteristics, the physician-health care system interaction, and the physician-patient relationship. The dependent variable was the use of DPP-4 inhibitors. Multivariate logistic regressions were used for analyses.Results: The estimated population size was 535,158,796 patients during five years, and 3.85% of them were prescribed DPP-4 inhibitors. Among the patient characteristic-related factors, the odds of the use of DPP-4 inhibitors was 73% lower in patients with Medicaid compared to patients with private insurance (OR = 0.27; 95% CI, 0.08-0.88; p = .030). For the physician characteristic-related factor, the odds of prescribing DPP-4 inhibitors for primary care physicians are about 86% higher than the odds for non-primary care physicians (OR = 1.86; 95% CI, 1.17-2.95; p = .008). In addition, physicians in private offices were 3.01 times more likely to prescribe DPP-4 inhibitors than physicians in the health maintenance organizations (HMO) (OR = 3.01; 95% CI, 1.03-8.78; p = .043).Conclusions: Patient characteristics, physician characteristics, and the physician’s relationship with the health care system were associated with an increased use of DPP-4 inhibitors. However, the physician’s relationship with the patient was not associated with an increased use of DPP-4 inhibitors.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».