512-P: Physician Perspectives and Experiences with Basal Insulin Titration in Type 2 Diabetes: A U.S. Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Appropriate titration of basal insulin (BI) is essential to achieve glycemic control in patients with type 2 diabetes (T2D) . However, optimal glucose control is often unattained due to challenges with BI titration. This survey study reports physician experiences with BI titration. Methods: Physicians in the Optum Research Database who treated ≥30 patients with T2D, with ≥1 who initiated BI from 10/01/20 to 03/31/21, were asked to complete a one-time mailed survey. Results: Among 386 responders, 70% were male, 76% in general practice, 63% had ≥20-years’ experience, and 29% practiced in rural regions. Most (90%) physicians reported seeing >50 patients with T2D in the prior 6 months, and 66% treated ≥25% of them with BI. The majority (77%) expected glucose control attainment within 12 weeks, and 51% estimated <25% of patients were unable to reach HbA1c goal. Most (86%) physicians explained titration to all/most of their patients new to BI. Only 27% expected patients to self-manage titration; 60% managed titration for them, and 13% did both. Most (84%) physicians had in-office titration education by healthcare providers, 42% provided ongoing access to them; only 13% provided digital tools. The majority expressed concerns about patients’ abilities to follow titration algorithms (79%) , and to monitor blood glucose effectively (66%) , as well as lack of engagement in the titration process (72%) . Conclusion: Physicians reported counseling most new-to-BI patients for titration and providing ongoing clinical guidance and non-digital support tools. Despite this, the majority of physicians expressed concern about patients' abilities to manage self-titration effectively. These findings support the need for novel approaches or tools to support patients during BI titration. Disclosure S.B.Harris: Consultant; Abbott, AstraZeneca, Eli Lilly and Company, Novo Nordisk, Sanofi, Other Relationship; Abbott, AstraZeneca, Bayer Inc., Dexcom, Eli Lilly and Company, HLS Therapeutics, Janssen Pharmaceuticals, Inc., Novo Nordisk, Sanofi, Research Support; Applied Therapeutics Inc., AstraZeneca, Canadian Institutes of Health Research, Juvenile Diabetes Research Foundation (JDRF) , Novo Nordisk, Sanofi, The Lawson Foundation. J.Seufert: Advisory Panel; Abbott, Sanofi-Aventis Deutschland GmbH, Research Support; Boehringer Ingelheim International GmbH, Speaker's Bureau; Abbott Diabetes, AstraZeneca, Bayer AG, Boehringer Ingelheim International GmbH, Lilly, Novo Nordisk, Sanofi-Aventis Deutschland GmbH. M.Bertolini: Employee; Sanofi. V.Walker: Consultant; Sanofi-Aventis U.S. J.C.White: Consultant; Sanofi-Aventis U.S. F.L.Zhou: Employee; Sanofi, Stock/Shareholder; Sanofi. K.Mohammedi: Board Member; Lilly, Novo Nordisk, Sanofi, Research Support; Cyclerion Therapeutics, Inc., Speaker's Bureau; Abbott, AstraZeneca. J.E.Anderson: Advisory Panel; Abbott Diabetes, Consultant; AstraZeneca, Bayer AG, Boehringer Ingelheim International GmbH, Gelesis, Novo Nordisk, Sanofi, Speaker's Bureau; Eli Lilly and Company.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».