Predictors of Preferences for Use of MK-1293 Pens among Patients with Diabetes—Findings from a Multinational Study in the U.S., Canada, and U.K.
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the predictors of preferences of pen devices used with originator insulin glargine and MK-1293, a recently approved biosimilar insulin glargine (referred to as “Pen X”), among patients with diabetes. Adult patients with type 1/type 2 diabetes were recruited from commercial panels in the U.S., Canada, and the UK for one hour study visits. Respondents rated several attributes of each pen along with overall preferences for each of the two insulin pens. Non-inferiority analyses were conducted to compare ratings of the originator insulin glargine pen with Pen X. Logistic regression modeling was conducted to identify predictors of overall preference. A total of N=177 patients completed the study: mean age of 53.2 years, 56% males, with 73% type 2 diabetes. Overall, 63.2% preferred Pen X, 22.3% preferred originator insulin glargine pen and 14.5% had no preference. Except for employment, demographics were not significantly associated with overall preference, however the ease of pushing the injection button, instruction booklet and overall quality of the pen were predictive of an overall preference of Pen X (Table 1).The current study suggests that >60% of patients preferred Pen X and that overall, functional use and individual pen characteristics were the strongest predictors of preference, after adjusting for other pen characteristics. Disclosure B. Alemayehu: Employee; Self; Merck & Co., Inc. A.M. Nguyen: Employee; Self; Merck & Co., Inc. M. DiBonaventura: Employee; Self; Pfizer Inc.. Consultant; Self; Merck & Co., Inc.. B. Shah-Manek: None. C. Karki: None. M. Crutchlow: Employee; Self; Merck & Co., Inc.. Consultant; Spouse/Partner; Novo Nordisk Inc., Zealand Pharma A/S, XOMA Corporation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».