On Time—An Innovative Online Discussion Tool to Overcome Barriers to Insulin Initiation
Notice bibliographique
Résumé
The On Time education program is an innovative, online point-of-care tool designed to uncover and address barriers to insulin initiation, and to facilitate timely insulin initiation, when appropriate, in insulin-naïve individuals with type 2 diabetes (T2D). A total of 195 health care professionals (HCPs) completed online profiles of 1025 insulin-naïve individuals with T2D currently treated with non-insulin antihyperglycemic agents (NIAHAs) and with a glycated hemoglobin (A1C) above the Diabetes Canada target (for most individuals ≤7%). After having completed the discussion tool and questionnaires, participating HCPs were asked to evaluate the program, tool, and questionnaires. Mean age of participants was 61.2 years; 55% were male; mean duration of diabetes was 10.5 years. For the majority of participants (70%) the recommended A1C target was ≤7.0%. On average, participants were prescribed 2.6 NIAHAs, mainly metformin and dipeptidyl peptidase-4 inhibitors. Prior to using the On Time discussion tool, only 23% of individuals with diabetes were judged as likely (16%) or extremely likely (7%) willing to initiate insulin. The leading barriers to initiating insulin were apprehension toward needles/injections (59%), belief that insulin was complicated (56%), and psychological insulin resistance (45%). After using the On Time discussion tool, participants’ perceived willingness to initiate insulin increased (likely: 34%, extremely likely: 28%). Initiation of insulin was planned in 77% of participating individuals. The evaluation questionnaire was completed by 149 HCPs (76.4%), and showed that the discussion tool was perceived to help HCPs address insulin-related barriers (82%), positively impacted their practice (79%), and improved their approach when discussing insulin initiation with individuals with diabetes (76%). Identifying the barriers to initiating insulin and providing educational interventions to address them may help to improve insulin acceptance. Disclosure J. Gilbert: Other Relationship; Self; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim GmbH, Eli Lilly and Company, Merck & Co., Inc., Novo Nordisk Inc., Janssen Pharmaceuticals, Inc., Sanofi. G. MacNeill: Consultant; Self; Becton, Dickinson and Company. Advisory Panel; Self; Janssen Pharmaceuticals, Inc., Eli Lilly and Company, Novo Nordisk Inc.. Consultant; Self; Sanofi. E.M. Cooke: Other Relationship; Self; Abbott. Speaker's Bureau; Self; Becton, Dickinson and Company, LifeScan Canada. Other Relationship; Self; LifeScan Canada. Speaker's Bureau; Self; Merck & Co., Inc.. Advisory Panel; Self; Sanofi. Speaker's Bureau; Self; Sanofi. Other Relationship; Self; Sanofi, mdBriefCase Group.P. Filteau: None. M. Vallis: Speaker's Bureau; Self; Novo Nordisk A/S. Advisory Panel; Self; Novo Nordisk Inc.. Speaker's Bureau; Self; AbbVie Inc.. Advisory Panel; Self; Valeant Pharmaceuticals International, Inc.. Speaker's Bureau; Self; Merck & Co., Inc.. Advisory Panel; Self; Sanofi. Speaker's Bureau; Self; Sanofi. M. Groleau: Employee; Self; Sanofi. P. Javadi: Employee; Self; Sanofi. C. Lebovics: Employee; Self; Sanofi.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».