Successful Health Care Provider Strategies to Overcome Psychological Insulin Resistance in U.S. and Canada
Notice bibliographique
Résumé
About 30% of patients with type 2 diabetes (T2D) are reluctant to initiate basal insulin when recommended. In the EMOTION study, we surveyed T2D adults from seven countries, who initiated basal insulin ≤36 months ago, had T2D for ≥12 months before basal insulin initiation, and were initially reluctant to begin insulin but were using insulin at the time of the survey, to identify key healthcare providers’ (HCPs) actions that influenced their decision to start insulin. Patients completed a 30-minute online survey that included a newly-designed 38-item questionnaire (Psychological Insulin Resistance [PIR] Action Survey; developed from 58 patient and HCP interviews in 6 of the 7 countries) aimed at identifying occurrence and helpfulness of HCP actions for the decision to begin basal insulin. Here we describe separately findings from 120 patients in U.S. and 74 patients in Canada. The most helpful HCP actions, conditional on occurring, were patient-centric approaches to improve understanding of the injection process ("My HCP walked me through the whole process of exactly how to take insulin" [helped moderately or a lot-U.S.: 79%; CAN: 83%]) and alleviate concerns ("My HCP encouraged me to contact his/her office immediately if I ran into any problems or had questions after starting insulin" [U.S.: 76%; CAN: 82%]). Items reported to be the least helpful, conditional on occurrence, included authoritarian statements and referrals to other sources. In U.S., the least helpful HCP action was: "My HCP warned me that he/she could not be responsible for what might happen if I did not start insulin soon" (43% helped moderately or a lot). In Canada, the least helpful action was: "My HCP helped me meet other people who had already been taking insulin for a while" (50%). The study provides the first evidence pointing to successful strategies for overcoming PIR, and is a critical step towards the design of effective intervention protocols for HCPs. Disclosure T.S. Tang: Consultant; Self; Eli Lilly and Company. D.M. Hessler: Consultant; Self; Eli Lilly and Company. W. Polonsky: Consultant; Self; Abbott, AstraZeneca, Dexcom, Inc., Sanofi, Novo Nordisk Inc., Eli Lilly and Company, Intarcia Therapeutics, Inc., Servier, Ascensia Diabetes Care, Merck & Co., Inc., MannKind Corporation, Glooko, Inc., Roche Diabetes Care Health and Digital Solutions. L. Fisher: Consultant; Self; Eli Lilly and Company, Abbott, Merck & Co., Inc. I. Hadjiyianni: Employee; Self; Eli Lilly and Company. Stock/Shareholder; Self; Eli Lilly and Company. D. Cao: Employee; Self; Eli Lilly and Company. Stock/Shareholder; Self; Eli Lilly and Company. B. Reed: None. S. Kalirai: Employee; Self; Eli Lilly and Company. Stock/Shareholder; Self; Eli Lilly and Company. T. Irani: Employee; Self; Eli Lilly and Company. J.I. Ivanova: Other Relationship; Self; Eli Lilly and Company. Employee; Spouse/Partner; Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc. U. Desai: Other Relationship; Self; Eli Lilly and Company, AstraZeneca. M. Perez-Nieves: Employee; Self; Eli Lilly and Company. Stock/Shareholder; Self; Eli Lilly and Company.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».