Use of glucagon‐like peptide‐1 receptor agonists for pediatric patients with obesity and diabetes: The providers' perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1RA) have been widely used in adults with Type 2 diabetes (T2D) and obesity. We sought to evaluate the experience of pediatric endocrinology providers with GLP-1RA and factors that guide them on whether and how to prescribe these medications. METHODS: We surveyed the members of the Pediatric Endocrine Society regarding the use of GLP-1RA in their practice. RESULTS: The respondents (n = 102) were predominantly from academic centers (84%) and 75%reported using GLP-1RA in pediatric patients, mostly to treat T2D and obesity. Patient tolerance for the medication was reported to be the driving factor determining the duration of treatment. Gastrointestinal side effects were observed more commonly than local reactions or elevation of pancreatic enzymes. Lack of clinical experience was reported to be a major barrier for prescribing GLP-1RA, particularly among those with more than 5 years of clinical experience. Finally, liraglutide was used more often (93%) than other GLP-1RA. CONCLUSIONS: The use of GLP-1RA has increased in pediatric patients. Recent Food and Drug Administration approval of liraglutide for pediatric obesity will likely further increase its prescription rate. Providers should be vigilant about side effects and adjust the doses of GLP-1RA accordingly. More efforts should be made by professional societies to educate pediatric endocrinology providers about the proper use of GLP-1RA and enhance their confidence in prescribing these medications.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».