Underuse of cardiorenal protective agents in high-risk diabetes patients in primary care: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sodium-glucose cotransporter-2 inhibitors (SGLT2i) and glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1RA) have shown benefits in patients with diabetes and cardiovascular disease (CVD), heart failure (HF), and chronic kidney disease (CKD). OBJECTIVE: We assessed benchmark outcomes (Hemoglobin A1c, LDL-C, and blood pressure), identified the prevalence of cardiorenal indications for SGLT2i and GLP-1RA, and compared prescribing rates of GLP1-RA and SGLT2i in those with and without cardiorenal indications. METHODS: We analyzed data from January 2018-June 2019 for 7168 patients with diabetes using electronic medical records from the Northern Alberta Primary Care Research Network, a regional network of the Canadian Primary Sentinel Surveillance Network (CPCSSN). Patients with and without cardiorenal comorbidities were compared using descriptive statistics and two proportion Z tests. RESULTS: Hemoglobin A1c ≤ 7.0% was met by 56.8%, blood pressure < 130/80 mmHg by 62.1%, LDL-C ≤ 2.0 mmol/L by 45.3% of patients. There were 4377 patients on glucose lowering medications; metformin was most common (77.7%), followed by insulin (24.6%), insulin secretagogues (23.6%), SGLT2i (19.7%), dipeptidyl peptidase-4 inhibitor (19.3%), and GLP-1RA (9.4%). A quarter of patients had cardiorenal indications for SGLT2i or GLP-1RA. Use of SGLT2i in these patients was lower than in patients without cardiorenal comorbidities (14.9% vs 21.2%, p < 0.05). GLP-1RA use in these patients was 4.6% compared with 11% in those without cardiorenal comorbidities (p < 0.05). DISCUSSION: Contrary to current evidence and recommendations, SGLT2i and GLP1-RA were less likely to be prescribed to patients with pre-existing CVD, HF, and/or CKD, revealing opportunities to improve prescribing for patients with diabetes at high-risk for worsening cardiorenal complications.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».