Comparison of the HAT study, the largest global hypoglycaemia study to date, with similar large real‐world studies
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Optimal diabetes care requires clear understanding of the incidence of hypoglycaemia in real-world clinical practice. Current data on hypoglycaemia are generally limited to those reported from randomised controlled clinical trials. The Hypoglycaemia Assessment Tool (HAT) study, a non-interventional real-world study of hypoglycaemia, assessed hypoglycaemia in 27 585 individuals across 24 countries. The present study compared the incidence of hypoglycaemia from the HAT study with other similarly designed, large, real-world studies. MATERIALS AND METHODS: A literature search of PubMed (1995-2017) for population-based studies of insulin-treated patients with type 1 or type 2 diabetes (T1D, T2D), excluding clinical trials and reviews, identified comparable population-based studies reporting the incidence of hypoglycaemia. RESULTS: The 24 comparative studies, including more than 24 000 participants with T1D and more than 160 000 participants with T2D, varied in design, size, inclusion criteria, definitions of hypoglycaemia and method of recording hypoglycaemia. Reported rates (events per patient-year [PPY]) of hypoglycaemia were higher in patients with T1D than in those with T2D (overall T1D, 21.8-73.3 and T2D, 1.3-37.7; mild/non-severe T1D, 29.0-126.7 and T2D, 1.3-41.5; severe T1D, 0.7-5.8 and T2D, 0.0-2.5; nocturnal T1D, 2.6-11.3 and T2D, 0.38-9.7) and were similar to the ranges found in the HAT study. CONCLUSIONS: The HAT data on hypoglycaemia incidence were comparable with those from other real-world studies and indicate a high incidence of hypoglycaemia among insulin-treated patients. Differences in rates among studies are mostly explained by differences in patient populations and study methodology. The goal of reducing hypoglycaemia should be a target for continued educational and evidence-based pharmacological interventions.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».