1188-P: Approaches to and Inertia in Cardiovascular and Renal Risk Management of Type 2 Diabetes Patients in Primary Care: Results from a Global Quantitative Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite recent recommendations for the use of glucose-lowering therapies with additional cardiovascular (CV) and renal benefits, as demonstrated through CV outcomes trials (CVOTs), many patients (pts) with type 2 diabetes mellitus (T2D) managed in primary care remain on therapeutic regimens now considered suboptimal. This global survey of primary care physicians (PCPs) investigated current approaches to early CV and renal risk management of pts with T2D. Methods: This web-based, global, quantitative panel survey of PCPs and primary care diabetes specialists (PCDSs) constituted 20 demographic, Likert scale, and multiple-choice questions covering the current management of pts with T2D, particularly the use of second/third line therapies (sodium-glucose co-transporter 2 inhibitors, glucagon-like peptide-1 receptor agonists, and dipeptidyl peptidase-4 inhibitors). Results: Globally, 1558 PCPs and 119 PCDSs from 18 countries completed the survey. Respondents saw a mean 132 pts with T2D per month and had treated pts with T2D for 17 years. Overall, 73% of PCPs and 72% of PCDSs were responsible for second/third line treatment initiation. The biggest barrier to second/third line treatment initiation identified by respondents was local healthcare systems/insurance companies restricting access to these therapies. Concerns over safety, pt disinterest, and difficulties in maintaining regular appointments were also identified as significant contributors to treatment inertia. Only 68% of PCPs and 52% of PCDSs were aware of data published from recent CVOTs, while 68% and 58%, respectively, stated they had changed their treatment decisions based on these trials. Conclusions: Significant barriers still prevent optimization of T2D pt care in the primary setting, including limited familiarity of PCPs and PCDSs with new CVOT data, treatment inertia, and access restrictions for second/third line treatments. Disclosure S. Brunton: Advisory Panel; Self; Abbott, Bayer U.S., Merck & Co., Inc., Xeris Pharmaceuticals, Inc. Speaker’s Bureau; Self; Lilly Diabetes. Other Relationship; Self; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc., Janssen Pharmaceuticals, Inc., Novo Nordisk Inc. F. Cos: Advisory Panel; Self; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim International GmbH, Lilly Diabetes, Novo Nordisk A/S, Sanofi. Speaker’s Bureau; Self; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc., Lilly Diabetes, Novo Nordisk A/S, Sanofi. G.F. Deed: Advisory Panel; Self; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim International GmbH, Lilly Diabetes. Speaker’s Bureau; Self; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim International GmbH, Lilly Diabetes, Merck Sharp & Dohme Corp., Novartis AG, Novo Nordisk Inc., Sanofi-Aventis. N. Kanumilli: Advisory Panel; Self; Abbott, AstraZeneca, Boehringer Ingelheim International GmbH, Janssen Pharmaceuticals, Inc., Novartis AG, Novo Nordisk A/S. Consultant; Self; Boehringer Ingelheim International GmbH, Sanofi-Aventis. Speaker’s Bureau; Self; Napp Pharmaceuticals. P.R. Kushner: Advisory Panel; Self; Abbott, AstraZeneca, Bayer U.S., Janssen Pharmaceuticals, Inc., Novo Nordisk Inc. Speaker’s Bureau; Self; AstraZeneca, Janssen Pharmaceuticals, Inc. P.J. Lin: Speaker’s Bureau; Self; Abbott, AstraZeneca, Bausch + Lomb, Bayer Inc., Boehringer Ingelheim (Canada) Ltd., Eli Lilly and Company, Mead Johnson Nutrition, Merck & Co., Inc., Novo Nordisk Inc., Sun Pharmaceutical Industries Ltd. Other Relationship; Self; Elsevier. J. Nolte: Advisory Panel; Self; AstraZeneca. Funding AstraZeneca
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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 | 0,005 | 0,014 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».