Exploring Patient Preferences for Adjunct-to-Insulin Therapy in Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE While sodium–glucose cotransporter inhibitor (SGLTi) therapy has been evaluated in type 1 diabetes (T1D) trials, patient reactions to benefits and risks are unknown. Using established methodology, we evaluated patient preferences for different adjunct-to-insulin therapy options in T1D. RESEARCH DESIGN AND METHODS An online survey, completed by 701 respondents with T1D (231 U.S., 242 Canada, and 228 Germany), used conjoint analysis to present six hypothetical, masked, pairwise drug profile choices composed of different benefit-risk attributes and effect ranges. Data used in analyses were derived from actual phase 3 trials of a low-dose SGLTi (comparable to oral empagliflozin 2.5 mg q.d.), a high-dose SGLTi (comparable to oral sotagliflozin 400 mg q.d.), and an available adjunct-to-insulin therapy (comparable to subcutaneous pramlintide 60 μg t.i.d.). RESULTS Conjoint analysis identified diabetic ketoacidosis risk as most important to patients (23% relative score; z test, P < 0.05); ranked second were HbA1c reduction (14%), risk of severe hypoglycemia (13%), oral versus injectable treatment (12%), and risk of genital infection (12%). Next was risk of nausea (11%), followed by weight reduction (8%) and the risk of diarrhea (7%). A low-dose SGLTi drug profile was identified by conjoint analysis as the top patient preference (83% of participants; z test, P < 0.05) versus high-dose SGLTi (8%) or pramlintide (9%). Separate from conjoint analysis, when respondents were asked to choose their preferred adjunct-to-insulin therapy (masked to drug name/dose), 69%, 17%, 6%, and 9% of respondents chose low-dose SGLTi, high-dose SGLTi, pramlintide, and insulin therapy alone, respectively. CONCLUSIONS Low-dose SGLTi profile was the favored adjunct-to-insulin therapy by persons with T1D.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».