Patient Values and Preferences Regarding Continuous Subcutaneous Insulin Infusion and Artificial Pancreas in Adults with Type 1 Diabetes: A Systematic Review of Quantitative and Qualitative Data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We produced, through a systematic review of quantitative and qualitative evidence, a synthesis of the issues of importance (values and preferences) to adult patients with type 1 diabetes regarding treatment with automated insulin delivery systems. METHODS: We searched MEDLINE, CINAHL, EMBASE, and PsycINFO from the inception of each database through September 2018. We included studies examining patient values and preferences for outcomes related to continuous subcutaneous insulin infusion or artificial pancreas treatment. We compiled structured summaries of the results and assessed the relative importance of each outcome. GRADE (Grading of Recommendations, Assessment Development, and Evaluation) and CERQual (Confidence in Evidence from Reviews of Qualitative research) approaches provided the structure for the evaluation of the quality of evidence and confidence in the findings. A mixed-methods result-based convergent design provided the structure for integration and presentation of results. RESULTS: We reviewed 1665 unique citations; 19 studies (8 quantitative and 11 qualitative) proved eligible. Glycemic control is the key attribute that drives patients' preference. Reduction of glycemic variability and decreased incidence of hypoglycemia and chronic complications proved of intermediate importance and were ranked similarly to components of treatment burden, including the size and appearance of devices, cost, ease of use, and the embarrassment of public use. CONCLUSIONS: Clinician guidance may play a crucial role in determining patient values and preferences (for instance, patients' priority in glucose control rather than avoiding diabetic complications). Our results provide guidance for clinicians in discussing preferred insulin delivery systems with patients with type 1 diabetes.
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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) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».