381-P: Real-World Evidence that Impaired Awareness of Hypoglycemia Increases Severe Hypoglycemia Rates in T2DM (InHypo-DM Study)
Notice bibliographique
Résumé
Impaired awareness of hypoglycemia (IAH) has been linked to an increased rate of severe hypoglycemia (SH) in T1DM. Yet, few investigations have focused on quantifying this relationship in the context of T2DM, particularly from a pragmatic epidemiological lens. This study leverages the value of self-reported SH data to explore the real-world, population-based effect of IAH severity on SH rates in T2DM. A validated questionnaire (InHypo-DMPQ) was administered online to a nationally representative panel comprising Canadians (≥18 years) with T2DM using insulin and/or secretagogues. Data were collected on respondents’ socio-demographic/clinical traits; self-reported incidence of SH (in the past year); and IAH severity, trisected by no, moderate, and severe impairment. Multivariable negative binomial regression (NBR) analysis was used to isolate the effect of IAH on SH. A directed acyclic graph was devised to identify the minimally sufficient adjustment set. Of the 452 complete respondents (mean age: 53.2 (SD: 14.7) years; male: 56%), 6% were classified with severe IAH, 67% with moderate IAH, and 27% with no IAH. Those with severe IAH had the highest crude annual SH rate (5.89 events/person-year, 95% CI: 5.01-6.88), which over doubled and tripled the SH rate in people with moderate IAH (p<0.001) and no IAH (p<0.001), respectively. The adjusted NBR analysis revealed a statistically significant association between IAH and SH (p=0.039). Individuals with severe IAH reported an adjusted annual SH rate that was 3.23 (95% CI: 1.13-9.27, p=0.029) times greater than those with no IAH. A similar trend was observed for moderate IAH versus no IAH (p=0.038). This real-world, population-based study provides timely insight into the high prevalence of moderate and severe IAH in people with T2DM using insulin and/or secretagogues. The marked impact of IAH on increased SH rates underscores a pressing need for the clinical prioritization of IAH assessment and management in T2DM. Disclosure A. Ratzki-Leewing: None. S.B. Harris: Advisory Panel; Self; AstraZeneca, Janssen Pharmaceuticals, Inc., Lilly/Boehringer Ingelheim, Merck & Co., Inc., Novo Nordisk A/S, Sanofi. Consultant; Self; AstraZeneca, Janssen Pharmaceuticals, Inc., Lilly/Boehringer Ingelheim, Merck & Co., Inc., Novo Nordisk Inc., Sanofi. Research Support; Self; Abbott, AstraZeneca, Janssen Pharmaceuticals, Inc., Merck & Co., Inc., Novo Nordisk A/S, Sanofi. Other Relationship; Self; Canadian Diabetes Association, Canadian Institutes of Health Research, The Lawson Foundation. N.H. Au: None. S. Webster-Bogaert: None. J.B. Brown: None. S.M. Reichert: Advisory Panel; Self; Abbott, AstraZeneca, Novo Nordisk Inc., Sanofi, Servier. Research Support; Self; Canadian Institutes of Health Research. Speaker's Bureau; Self; Abbott, AstraZeneca, Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc., Eli Lilly and Company, Janssen Pharmaceuticals, Inc., Merck & Co., Inc., Novo Nordisk Inc., Sanofi. B.L. Ryan: None. Funding Sanofi Canada
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».