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Enregistrement W4220893818 · doi:10.2196/35461

The Impact of Hypoglycemia on Productivity Loss and Utility in Patients With Type 2 Diabetes Treated With Insulin in Real-world Canadian Practice: Protocol for a Prospective Study

2022· article· en· W4220893818 sur OpenAlexaffvenueabout
V. Lambert-Obry, Jean‐Philippe Lafrance, Michelle Savoie, Jean Lachaîne

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHypoglycemiaProductivityGlycemicType 2 Diabetes MellitusProspective cohort studyInsulinType 2 diabetesDiabetes mellitusIntensive care medicineEmergency medicineInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Type 2 diabetes mellitus (T2DM) imposes a substantial burden owing to its increasing prevalence and life-threatening complications. In patients who do not achieve glycemic targets with oral antidiabetic drugs, the initiation of insulin is recommended. However, a serious concern regarding insulin is drug-induced hypoglycemia. Hypoglycemia is known to affect quality of life and the use of health care resources. However, health economics and outcomes research (HEOR) data for economic modelling are limited, particularly regarding utility values and productivity losses. OBJECTIVE: This real-world prospective study aims to assess the impact of hypoglycemia on productivity and utility in insulin-treated adults with T2DM from Ontario and Quebec, Canada. METHODS: This noninterventional, multicenter, 3-month prospective study will recruit patients from 4 medical clinics and 2 endocrinology or diabetes clinics. Patients will be identified using appointment lists and enrolled through consecutive sampling during routinely scheduled consultations. To be eligible, patients must be aged ≥18 years, diagnosed with T2DM, and treated with insulin. Utility and productivity will be measured using the EQ-5D-5L questionnaire and Institute for Medical Technology Assessment Productivity Cost Questionnaire, respectively. Questionnaires will be completed 4, 8, and 12 weeks after recruitment. Generalized estimating equation models will be used to investigate productivity losses and utility decrements associated with incident hypoglycemic events while controlling for individual patient characteristics. A total of 500 patients will be enrolled to ensure the precision of HEOR estimates. RESULTS: This study is designed to fill a gap in the Canadian evidence on the impact of hypoglycemia on HEOR outcomes. More specifically, it will generate productivity and utility inputs for the economic modeling of T2DM. CONCLUSIONS: Insulin therapy is expensive, and hypoglycemia is a significant component of economic evaluation. Robust HEOR data may help health technology assessment agencies in future reimbursement decision-making. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/35461.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,705
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,002

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,400 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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