Time trends in prescribing of type 2 diabetes drugs, glycaemic response and risk factors: A retrospective analysis of primary care data, 2010–2017
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To describe population-level time trends in prescribing patterns of type 2 diabetes therapy, and in short-term clinical outcomes (glycated haemoglobin [HbA1c], weight, blood pressure, hypoglycaemia and treatment discontinuation) after initiating new therapy. MATERIALS AND METHODS: We studied 81 532 people with type 2 diabetes initiating a first- to fourth-line drug in primary care between 2010 and 2017 inclusive in United Kingdom electronic health records (Clinical Practice Research Datalink). Trends in new prescriptions and subsequent 6- and 12-month adjusted changes in glycaemic response (reduction in HbA1c), weight, blood pressure and rates of hypoglycaemia and treatment discontinuation were examined. RESULTS: Use of dipeptidyl peptidase-4 inhibitors as second-line therapy near doubled (41% of new prescriptions in 2017 vs. 22% in 2010), replacing sulphonylureas as the most common second-line drug (29% in 2017 vs. 53% in 2010). Sodium-glucose co-transporter-2 inhibitors, introduced in 2013, comprised 17% of new first- to fourth-line prescriptions by 2017. First-line use of metformin remained stable (91% of new prescriptions in 2017 vs. 91% in 2010). Over the study period there was little change in average glycaemic response and in the proportion of people discontinuing treatment. There was a modest reduction in weight after initiating second- and third-line therapy (improvement in weight change 2017 vs. 2010 for second-line therapy: -1.5 kg, 95% confidence interval [CI] -1.9, -1.1; P < 0.001), and a slight reduction in systolic blood pressure after initiating first-, second- and third-line therapy (improvement in systolic blood pressure change 2017 vs. 2010 range: -1.7 to -2.1 mmHg; all P < 0.001). Hypoglycaemia rates decreased over time with second-line therapy (incidence rate ratio 0.94 per year, 95% CI 0.88, 1.00; P = 0.04), mirroring the decline in use of sulphonylureas. CONCLUSIONS: Recent changes in prescribing of therapy for people with type 2 diabetes have not led to a change in glycaemic response and have resulted in modest improvements in other population-level short-term clinical outcomes.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».