Impact of hypoglycaemia on patient-reported outcomes from a global, 24-country study of 27,585 people with type 1 and insulin-treated type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Data on the impact of hypoglycaemia on patients' daily lives and diabetes self-management, particularly in developing countries, are lacking. The aim of this study was to assess fear of, and responses to, hypoglycaemia experienced by patients globally. MATERIALS AND METHODS: This non-interventional, multicentre, 4-week prospective study using self-assessment questionnaires and patient diaries consisted of 27,585 patients, ≥18years, with type 1 diabetes (n=8022) or type 2 diabetes (n=19,563) treated with insulin for >12months, at 2004 sites in 24 countries worldwide. RESULTS: Increased blood glucose monitoring (69.7%) and seeking medical assistance (62.0%) were the most common responses in the 4weeks following hypoglycaemic events for patients with type 1 diabetes and type 2 diabetes, respectively. Approximately 44% of patients with type 1 diabetes or type 2 diabetes increased calorie intake in response to a hypoglycaemic episode. Following hypoglycaemia, 3.9% (type 1 diabetes) and 6.2% (type 2 diabetes) of patients took leave from work or study. Regional differences in fear of, and responses to, hypoglycaemia were evident - in particular, a lower level of hypoglycaemic fear and utilisation of healthcare resources in Northern Europe and Canada. CONCLUSIONS: Hypoglycaemia has a major impact on patients and their behaviour. These global data for the first time reveal regional variations in response to hypoglycaemia and highlight the importance of patient education and management strategies.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».