Abstract 9041: Provider Evaluation for Selection of Evidence-Based Therapies to Reduce Cardiovascular Complications in Patients With Type 2 Diabetes Mellitus Study - Primary Results of the PREFER-DM Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The attributes that health care providers (HCPs) consider in selecting oral antihyperglycemic agents in the treatment of diabetes are not well understood. Methods: In the PREFER-DM study, we used conjoint analysis to evaluate the drug attributes preferred by HCPs toward 3 oral antihyperglycemic drugs: empagliflozin 25 mg (SGLT2i), oral semaglutide 14 mg (GLP-1 RA) and sitagliptin 100 mg (DPP-4 inhibitor). HCPs in the US who regularly treat patients with T2DM were sent an online survey via email; those who participated were asked to select from 6 hypothetical, blinded pair-wise drug profile comparisons of different drug benefits and side effects/risk attributes. Attributes in the survey were derived from published trials and FDA labeling data. The relative importance of one attribute relative to another was calculated. Results: The PREFER-DM survey was distributed to 12,806 HCPs and 1052 valid surveys were completed (365 [35%] primary care physicians, 350 [33%] endocrinologists, 337 [32%] cardiologists). Risk reduction of cardiovascular death was the most important perceived attribute (z-test P <0.05; Figure). Attributes of reduction in heart failure, risk of nausea/vomiting, decreasing progression of renal disease, and weight reduction were considered to have similar importance. The attributes least selected by HCPs were food and medication restriction and A1c lowering (both had similar importance) followed by risk of diabetic ketoacidosis, risk of genital infection, and avoidance of severe hypoglycemia. The relative ordering of attributes remained consistent across specialties (Figure). Conclusion: HCPs across specialities prefer oral antihyperglycemic drug attributes associated with CV risk reduction over side effect profile, tolerability, and adverse outcomes. Whether these preferences translate to prescription patterns and patient acceptance of oral antihyperglycemic drugs in clinical settings remains to be investigated.
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
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 ».