Dyslipidemia: The untreated metabolic dysfunction in people with type 2 diabetes in Latin America. ARETAEUS study outcomes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess oral antihyperglycemic agents (OAHA) and/or statin treatment initiation in patients with type 2 diabetes (T2D) and time from diagnosis to both types of treatment initiation and intensification. RESEARCH DESIGN AND METHODS: -test for continuous variables and Fisher's exact test for categorical variables. The starting time of each therapy (OAHA and statins, separately) was assessed using Kaplan-Meier estimates. RESULTS: At diagnosis, patients' mean age was 53 years; 44% had hypertension, 42% were obese, and 23% had dyslipidemia. During the 2-year follow-up, 95% of patients received OAHAs but only 29% of those eligible for statins received this prescription. Mean ± SD and median (Q1, Q3) time to first OAHA was 59 ± 141 days and 1 (1, 31) day, respectively, and 230 ± 232 days and 132 (30, 406) days, respectively, for a statin. During follow-up, 51-53% of patients with HbA1c/FPG values above target did not intensify hyperglycemia treatment. CONCLUSION: Dyslipidemia treatment in patients with T2D was delayed despite its known deleterious effect on atherosclerosis development and β-cell mass/function. Anti-hyperglycemic treatment was not intensified when targets were not attained. This prescriptive inertia needs to be corrected because attainment of HbA1c treatment goals becomes more difficult, favoring the development of diabetes complications.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».