Real-world crude incidence of hypoglycemia in adults with diabetes: Results of the InHypo-DM Study, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Very few real-world studies have been conducted to assess the incidence of diabetes-related hypoglycemia. Moreover, there is a paucity of studies that have investigated hypoglycemia among people taking secretagogues as a monotherapy or in combination with insulin. Accordingly, our research team developed and validated the InHypo-DM Person with Diabetes Mellitus Questionnaire (InHypo-DMPQ) with the aim of capturing the real-world incidence of self-reported, symptomatic hypoglycemia. The questionnaire was administered online to a national sample of Canadians (≥18 years old) with type 1 diabetes mellitus (T1DM) or type 2 diabetes mellitus (T2DM) treated with insulin and/or insulin secretagogues. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Self-report data obtained from the InHypo-DMPQ were descriptively analyzed to ascertain the crude incidence proportions and annualized incidence densities (rates) of 30-day retrospective non-severe and 1-year retrospective severe hypoglycemia, including daytime and nocturnal events. RESULTS: A total of 552 people (T2DM: 83%; T1DM: 17%) completed the questionnaire. Over half (65.2%) of the total respondents reported experiencing at least one event (non-severe or severe) at an annualized crude incidence density of 35.1 events per person-year. The incidence proportion and rate of non-severe events were higher among people with T1DM versus T2DM (77% and 55.7 events per person-year vs 54% and 28.0 events per person-year). Severe hypoglycemia was reported by 41.8% of all respondents, at an average rate of 2.5 events per person-year. CONCLUSIONS: The results of the InHypo-DMPQ, the largest real-world investigation of hypoglycemia epidemiology in Canada, suggest that the incidence of hypoglycemia among adults with diabetes taking insulin and/or insulin secretagogues is higher than previously thought.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».