2216-PUB: Patient Preferences for Newer Oral Therapies in Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
ADA/EASD guidelines emphasize the importance of patient engagement in therapy decisions. Beyond glycemic effects of type 2 diabetes (T2D) therapies, only SGLT2i and GLP-1RA have cardiovascular (CV) benefits. Key attributes of such therapies may influence their use/adoption. We evaluated patient preferences towards three oral T2D therapies using conjoint analysis. This analysis used an online survey, completed by 553 respondents with T2D in the U.S. (mean age ±SD was 64±9; 55% had CV risk; 27% had CV disease), to present 7 hypothetical, blinded pair-wise drug profile comparison choices composed of different benefit-risk attributes and effect ranges (levels). Attributes/levels were derived from combinations of phase 3 trial data for empagliflozin 25mg (SGLT2i), oral semaglutide 14mg (GLP-1RA) and sitagliptin 100mg (DPP-4i). The predicted therapy preference outcomes and the relative importance of one attribute relative to another were calculated (in %). The preference outcome was highest for the profile matching empagliflozin, ranked first by 56% (z-test, p<0.05), versus 38% for sitagliptin and 6% for oral semaglutide. Results were overall consistent in subgroup analyses. Genital infection risk was the most important perceived attribute with a relative score of 19% (z-test, p<0.05). Second and similarly important were fasting requirements (15%), weight reduction (15%), risk of vomiting (14%) and CV benefit (12%). Next was risk of nausea (11%). Last were HbA1c reduction (8%) and ability to take medication with other drugs (6%). While blinded to drug name/dose, respondents were also asked to choose explicitly between drug profiles similar to empagliflozin (chosen by 41%), sitagliptin (31%), oral semaglutide (11%), and ’none of the options’ (17%). The drug profile comparable to empagliflozin was the preferred agent; however, CV benefit was not the top patient priority. A shared physician-patient decision model and increased patient education are needed to ensure optimal use of guideline directed therapies in T2D. Disclosure G. Savarese: Advisory Panel; Self; AstraZeneca. Consultant; Self; Genesis, Societ Prodotti Antibiotici. Research Support; Self; AstraZeneca, Merck Sharp & Dohme Corp., Novartis Pharmaceuticals Corporation, Vifor Pharma Group. Speaker’s Bureau; Self; Roche Pharma, Servier, Vifor Pharma Group. A. Sharma: Advisory Panel; Self; Boehringer Ingelheim International GmbH, Roche Pharma. Research Support; Self; Bristol-Myers Squibb, Merck & Co., Inc. Speaker’s Bureau; Self; Novartis Pharmaceuticals Corporation. C. Pang: None. R. Wood: Consultant; Self; Abbott, ADOCIA, American Diabetes Association, Ascensia Diabetes Care, Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc., CeQur Corporation, Dexcom, Inc., Eli Lilly and Company, Insulet Corporation. Employee; Self; dQ&A Market Research Inc. J.T. George: Employee; Self; Boehringer Ingelheim International GmbH. N. Soleymanlou: Employee; Self; Boehringer Ingelheim (Canada) Ltd. Funding Boehringer Ingelheim and Eli Lilly and Company Diabetes Alliance
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,003 |
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 ».