A survey of physician experience and treatment satisfaction using fast-acting insulin aspart in people with type 1 or type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Aims This survey aimed to explore real-world physician experiences and treatment satisfaction with fast-acting insulin aspart (faster aspart) in clinical practice across Europe and Canada.Materials and methods An online web-based survey was used for physicians treating people with type 1 or type 2 diabetes. General practitioners and specialists, with experience using faster aspart, were interviewed.Results A total of 191 physicians participated in the survey. Most of their patients (68% of those with T1D and 63% of those with T2D) were previously treated with another mealtime insulin before switching to faster aspart. At the time of initiating faster aspart, nearly half of patients had an HbA1c level between 7.5% (59 mmol/mol) and 8.5% (69 mmol/mol). The main prescription drivers for faster aspart, versus other mealtime insulins, were faster onset of action, improved postprandial glucose (PPG) control, and dosing flexibility. Most physicians were more satisfied with faster aspart than other mealtime insulins regarding at-meal (66%) and post-meal (71%) dosing flexibility, improved PPG levels (66%), and onset of action (61%). Main reasons for not prescribing faster aspart included a good response to current treatment (76%) or patient reluctance to switch (57%). Overall, 12% of patients discontinued faster aspart, for reasons including concerns of hypoglycemia (17%), poor adherence (17%), and level of patient co-pay (17%). More than half of physicians had fewer concerns regarding postprandial hyperglycemia, and were more confident in their patients reaching their HbA1c target with faster aspart than with other mealtime insulins.Limitations The findings of this survey are based heavily on physicians’ experiences, and could therefore be subject to recall bias.Conclusions Reported physician and patient experiences of using faster aspart have been positive, and better PPG control and increased dosing flexibility are expected to improve glycemic management.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».