Strategies to Overcome Therapeutic Inertia in Type 2 Diabetes Mellitus: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this review were to: 1) examine recent strategies and component interventions used to overcome therapeutic inertia in type 2 diabetes mellitus (T2DM), 2) map strategies to the causes of therapeutic inertia they target and 3) identify causes of therapeutic inertia in T2DM that have not been targeted by recent strategies. A systematic search of the literature published from January 2014 to December 2019 was conducted to identify strategies targeting therapeutic inertia in T2DM, and key strategy characteristics were extracted and summarized. The search identified 46 articles, employing a total of 50 strategies aimed at overcoming therapeutic inertia. Strategies were composed of an average of 3.3 interventions (range, 1 to 10) aimed at an average of 3.6 causes (range, 1 to 9); most (78%) included a type of educational strategy. Most strategies targeted causes of inertia at the patient (38%) or health-care professional (26%) levels only and 8% targeted health-care-system-level causes, whereas 28% targeted causes at multiple levels. No strategies focused on patients' attitudes toward disease or lack of trust in health-care professionals; none addressed health-care professionals' concerns over costs or lack of information on side effects/fear of causing harm, or the lack of a health-care-system-level disease registry. Strategies to overcome therapeutic inertia in T2DM commonly employed multiple interventions, but novel strategies with interventions that simultaneously target multiple levels warrant further study. Although educational interventions are commonly used to address therapeutic inertia, future strategies may benefit from addressing a wider range of determinants of behaviour change to overcome therapeutic inertia.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».