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Enregistrement W3034522177 · doi:10.2337/db20-1626-p

1626-P: Differences in Patient-Reported Outcomes (PROs) by Age and Region in Adults with Type 1 Diabetes (T1D) in the SAGE Study

2020· article· en· W3034522177 sur OpenAlexaboutno aff
Lori Berard, Francisco Javier Ampudia‐Blasco, Sandrine Brette, Daniela Bruttomesso, Kelly L. Close, Hiroshi Ikegami, Dubravka Jurišić‐Eržen, Felipe Lauand, Anne L. Peters, Valérie Pilorget, Ramanathan Balamurugan, Éric Renard, Emma G. Wilmot, Aude Roborel de Climens

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychosocialQuality of life (healthcare)Observational studyHypoglycemiaDiabetes mellitusDemographyType 1 diabetesGerontologyFamily medicineInternal medicinePsychiatryNursingEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

T1D is a chronic disease impacting patients’ lives and psychosocial health; we explored how this may vary by age and region. SAGE was a multinational, cross-sectional observational study using data from medical records and interviews of participants (N=3858) aged ≥26 years with T1D for ≥1 year. Results from PROs questionnaires (Hypoglycemia Fear Survey [HFS-II], Problem Areas in Diabetes [PAID], Insulin Treatment Satisfaction Questionnaire [ITSQ], Audit of Diabetes-Dependent Quality of Life [ADDQoL]) were analyzed by region (Asia [A], Eastern Europe [EE], Western Europe [WE], Latin America [LA], Middle East [ME]) and age group (26-<45; 45-<65; ≥65 years). HFS-II scores showed fear of hypoglycemia was lowest in A for all age groups (Table). HFS-II scores increased with age in EE and decreased with age in LA. PAID scores showed highest levels of emotional distress in ME for all age groups. ITSQ scores showed treatment satisfaction increased with age in WE, LA and ME, and was more stable in EE and A. ADDQoL total scores showed a small negative impact of T1D on quality of life, with the highest and lowest impact in EE and ME, respectively, across all ages. PROs scores indicated relatively low levels of diabetes-related impact and high treatment satisfaction. Age and regional differences may reflect variations in T1D control and management, as well as cultural and healthcare-system-related factors. Disclosure L. Berard: Consultant; Self; Abbott, AstraZeneca, Bayer Healthcare Pharmaceuticals Inc., Becton, Dickinson and Company, Eli Lilly and Company, Janssen Pharmaceuticals, Inc., Montméd, Novo Nordisk Inc., Sanofi. Speaker’s Bureau; Self; Boehringer Ingelheim (Canada) Ltd. F. Ampudia Blasco: None. S. Brette: Other Relationship; Self; Sanofi. D. Bruttomesso: Consultant; Self; Abbott, Eli Lilly and Company, Movi, Novo Nordisk, Roche Diagnostics, Sanofi. K.L. Close: Other Relationship; Self; Abbott, Air Liquide, American Diabetes Association, AstraZeneca, Dexcom, Inc., Janssen Pharmaceuticals, Inc., JDRF, Leona M. and Harry B. Helmsley Charitable Trust, Lilly Diabetes, Merck & Co., Inc. H. Ikegami: None. D. Jurišic-Eržen: None. F. Lauand: Employee; Self; Sanofi. A.L. Peters: Advisory Panel; Self; Abbott, Bigfoot Biomedical, Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc., Eli Lilly and Company, MannKind Corporation, Medscape, Novo Nordisk Inc., Sanofi US. Consultant; Self; Livongo Health. Research Support; Self; Dexcom, Inc., vTv Therapeutics. Other Relationship; Self; Livongo Health, Mellitus Health, Omada Health, Stability Healthcare, Whole Biome Inc. V. Pilorget: Employee; Self; Sanofi. R. Balamurugan: None. E. Renard: Board Member; Self; Abbott, Insulet Corporation, Novo Nordisk A/S, Roche Diabetes Care. Consultant; Self; Air Liquide, Eli Lilly and Company, Sanofi. Research Support; Self; Dexcom, Inc., Tandem Diabetes Care. E.G. Wilmot: Advisory Panel; Self; Abbott, Dexcom, Inc., Eli Lilly and Company, Insulet Corporation, Medtronic. Speaker’s Bureau; Self; Abbott, Eli Lilly and Company, Insulet Corporation, Novo Nordisk Inc., Sanofi. A. Roborel de Climens: Employee; Self; Sanofi. Funding Sanofi

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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