1455-P: Evaluating Opportunities for Deprescribing in the Elderly and Extreme Elderly with Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Individualised approaches to diabetes management are essential so that an optimal balance is realised between the risk and benefits of treatment. In the elderly (E, 75-84 years) and extreme elderly (EE, ≥ 85 years) treatment adjustment is the cornerstone of management, in order to provide medicines that deliver efficacy, and to de-prescribe agents to limit iatrogenic adverse effects. To assess the opportunity to de-prescribe and better target prescribing, we performed a retrospective audit of 1,806 patients (E, n=1,649; EE, n=157). Data are presented as E and EE respectively. The majority had T2DM (99.1%), with long duration (median, IQR 13.9, 7.4-21.7; 17.5, 10.3-25.1 years); and were overweight (mean ± SD BMI 28.7 ± 5.4; 27.0 ± 4.5 kg/m2). Over 50% used polypharmacy for glycaemic control; 37.9% and 40.8% used insulin +/- tablets. 39.4% of E and 33.3% of EE achieved an HbA1c of <7.0%, with HbA1c 7.5 ±1.4% and 7.8 ± 1.6% (mean± SD NGSP units). Over half (55.8%) of the EE group with an HbA1c <7.0% were treated with insulin and/or sulphonyureas, whereas only 38.2% of E were treated with these agents (p=0.01). While reported severe hypoglycaemia was uncommon (1.5% E and 2.8% EE), 35% of EE patients using insulin and/or sulphonyureas experienced hypoglycaemia. Metformin had appropriately been ceased in all but 7 of the 63 patients with an eGFR < 30 ml/min/1.73m2. While lipid profiles were favourable (HDL: 1.3 ± 0.4 mmol/L; LDL: 2.3 ± 0.9 mmol/L, Trig: 1.5, IQR: 1.1-2.1 mmol/L and HDL: 1.3 ± 0.3 mmol/L; LDL: 2.3 ± 1.0 mmol/L, Trig: 1.5, IQR: 1.0-2.1 mmol/L), lipid lowering therapy was used less frequently in EE (51.0%) versus E (62.6%) (p=0.004). Only 1 in 2 patients with known macrovascular disease were on anti-platelet treatment. This data demonstrates the potential over treatment of glycaemia in the EE specifically in hypoglycaemia inducing agents, highlighting the need to consider de-prescribing. Conversely, under-utilisation of evidence-based medication to address macrovascular risk is also evident. Disclosure S.A. Sharp: None. J. Overland: None. M. McGill: None. L.M. Molyneaux: None. T. Wu: Advisory Panel; Self; Boehringer Ingelheim International GmbH, Eli Lilly and Company, Novo Nordisk A/S, Sanofi. Speaker's Bureau; Self; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim International GmbH, Eli Lilly and Company, Merck Sharp & Dohme Corp., Novo Nordisk A/S, Sanofi. S.M. Twigg: Advisory Panel; Self; Abbott, Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc., Novo Nordisk Inc., Sanofi-Aventis. Board Member; Self; AstraZeneca. Research Support; Self; Abbott. Speaker's Bureau; Self; Abbott, AstraZeneca, Merck Sharp & Dohme Corp., Novo Nordisk Inc., Sanofi-Aventis. J. Wong: Advisory Panel; Self; Sanofi. Speaker's Bureau; Self; AstraZeneca, Lilly Diabetes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».