Patient preferences for newer oral therapies in type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aimed to evaluate patient preferences towards three oral antihyperglycaemic therapies using conjoint analysis to determine which attributes may influence use. METHODS: We used an online survey, completed by 553 US respondents with type 2 diabetes mellitus (T2DM; mean age 64 ± 9 years; 55% had cardiovascular [CV] risk; 27% had CV disease), to present hypothetical, blinded, pairwise, drug profile comparison choices, between different benefit/risk attributes and effect ranges. Attributes were derived from phase 3 trials for empagliflozin 25 mg (SGLT2 inhibitor), oral semaglutide 14 mg (GLP-1 receptor agonist) and sitagliptin 100 mg (DPP-4 inhibitor). Predicted therapy preference outcomes and relative importance of each attribute were calculated (presented as a percentage). RESULTS: Preference score was highest for the profile matching empagliflozin (56%), versus sitagliptin (38%; z-test, P < 0.001) and oral semaglutide (6%, z-test, P < 0.001). Results were overall consistent in subgroup analyses. Genital infection risk was the most important attribute (relative score: 19% [z-test, P = 0.077]). Other important attributes were fasting requirements (15%), weight reduction (15%), risk of vomiting (14%), CV benefit (12%), and risk of nausea (11%). HbA1c reduction (8%) and ability to take medication with other drugs (6%) were considered less important. While blinded to drug name/dose, respondents chose a drug profile similar to empagliflozin (41%) versus sitagliptin (31%), oral semaglutide (11%), or 'none of the options' (17%). CONCLUSION: While the drug profile comparable to empagliflozin was preferred, CV benefit was not the top patient priority. A shared physician-patient decision model and increased patient education are needed to ensure optimal use of guideline-directed T2DM therapies.
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 | 0,004 | 0,009 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».