347-P: Why Some Americans Use Health Care following Severe Hypoglycemia, and Why Some Do Not: Baseline Results of the iNPHORM Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Individual and societal determinants can affect the need and propensity for healthcare utilization (HCU) following diabetes-related severe hypoglycemia (SH). This is the first US study to explore the real-world risk factors of HCU- versus non HCU-based SH. Methods: Data were collected online from a generalized cohort of Americans (≥18 years old) with type 1 or type 2 diabetes (T1D, T2D) on insulin and/or secretagogues. Multivariable logistic regression using backward selection was performed to identify the socio-demographic/clinical risk factors of past-year HCU- versus non HCU-based SH (daytime/nocturnal SH resulting in hospital or paramedical services). Results: Results are based on 642 (T1D: 22.7%; female: 46.3%) of 1694 baseline respondents who experienced ≥1 SH events (past year). People with T1D were 40.9 (SD:12.5) years old, while those with T2D were 45.4 (SD: 13.3) years old. Among T2D respondents, 42.5% were on insulin and secretagogues, 31.1% were on insulin alone, and 26.4% on secretagogues alone. Almost half (44.6%) of participants (T1D: 29.9%; T2D: 49.0%) reported ≥1 HCU-based SH events (past year). In the final backward logistic model, the odds of past-year HCU-based SH decreased significantly with female sex, increasing age, decreasing income, and suburban or rural (versus urban) living. Diabetes type did not have an independent effect. However, for individuals on combination insulin-secretagogue therapy, the adjusted odds of HCU-based SH were 2- and 3-times that of those on insulin alone and secretagogues alone, respectively. High A1C (versus <7%) also positively correlated with HCU-based SH; though, this association was marginally insignificant (p=0.065). Conclusion: Our study reveals several factors that can promote or reduce the odds of HCU-based SH. Therapeutic optimizations to mitigate non-essential HCU should prioritize patients on combination insulin-secretagogue therapy and those with poor glycemic control. Disclosure A. Ratzki-leewing: Consultant; Self; Eli Lilly and Company, Novo Nordisk, Other Relationship; Self; Sanofi. J. E. Black: None. B. L. Ryan: None. G. Zou: None. S. B. Harris: Advisory Panel; Self; Abbott Diabetes, Abvance Therapeutics, HLS Therapeutics Inc., Lilly Diabetes, Novo Nordisk A/S, Consultant; Self; Boehringer Ingelheim (Canada) Ltd., mdBriefCase, Other Relationship; Self; American Diabetes Association, AstraZeneca, Novo Nordisk Canada Inc., Sanofi. Funding Sanofi Global
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».