Trends in diabetes medications in Canada, England, Scotland and Australia: a repeated cross-sectional analysis (2012-2017)
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundWe studied the uptake of new classes of glucose lowering medications, such as Dipeptidyl peptidase-4 inhibitors (DPP4s) and Sodium-glucose cotransporter 2 inhibitors (SGLT2s) amongst patients living with type 2 diabetes. We compared this in Australia, Canada, England and Scotland, and explored whether these new drugs are supplementing or replacing older classes of medications. Research Design and MethodsWe used primary care Electronic Medical Data on prescriptions (Canada, UK) and dispensing data (Australia) from 2012 to 2017. We included persons aged 40 years or over on at least one glucose lowering medication in each year of interest; we excluded those on insulin only. We determined proportions of patients in each nation on each class of medication, as well as on combinations of classes. ResultsIn 2017, data from 28,063 patients in Canada, 106,000 in Australia, 88,953 in England and 15,603 in Scotland were included. The proportion of patients on metformin increased by 3.4% in Australia (95% CI: 3.24% to 3.55%) and decreased in the other nations. Canada had the greatest decrease, at 4.7% (95% CI: -5.05% to -4.34%). Sulfonylurea use decreased in most nations, while DPP4s increased in all. By 2017, between 10.1% and 15.3% of patients were on a SGLT2 and the use of either a DPP4 or SGLT2 combined with metformin approached or exceeded the use of sulfonylureas with metformin. ConclusionsNewer, more expensive medications are replacing sulfonylureas and, to a lesser degree, metformin. The effects of these trends on health outcomes and overall costs should be examined.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».