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Enregistrement W4316469640 · doi:10.3390/medicina59010182

Clinical Inertia in the Management of Type 2 Diabetes Mellitus: A Systematic Review

2023· review· en· W4316469640 sur OpenAlexaboutno aff
Turky H. Almigbal, Sarah A. Alzarah, Flwah A. Aljanoubi, Nouryah A Alhafez, Munirah Rashed Aldawsari, Zahraa Y. Alghadeer, Abdullah A. Alrasheed

Notice bibliographique

RevueMedicina · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlycemicClinical trialType 2 Diabetes MellitusMEDLINEDiabetes mellitusIntensive care medicineInternal medicineInsulinEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review seeks to establish, through the recent available literature, the prevalence of therapeutic intensification delay and its sequences in poorly controlled Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) patients. The strategy identified studies exploring the clinical inertia and its associated factors in the treatment of patients with T2DM. A total of 25 studies meeting the pre-established quality criteria were included in this review. These studies were conducted between 2004 and 2021 and represented 575,067 patients diagnosed with T2DM. Trusted electronic bibliographic databases, including Medline, Embase, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials, were used to collect studies by utilizing a comprehensive set of search terms to identify Medical Subject Headings (MeSH) terms. Most o the studies included in this review showed clinical inertia rates over 50% of T2DM patients. In the USA, clinical inertia ranged from 35.4% to 85.8%. In the UK, clinical inertia ranged from 22.1% to 69.1%. In Spain, clinical inertia ranged from 18.1% to 60%. In Canada, Brazil, and Thailand, clinical inertia was reported as 65.8%, 68%, and 68.4%, respectively. The highest clinical inertia was reported in the USA (85.8%). A significant number of patients with T2DM suffered from poor glycemic control for quite a long time before treatment intensification with oral antidiabetic drugs (OADs) or insulin. Barriers to treatment intensification exist at the provider, patient, and system levels. There are deficiencies pointed out by this review at specialized centers in terms of clinical inertia in the management of T2DM including in developed countries. This review shows that the earlier intensification in the T2DM treatment is appropriate to address issues around therapeutic inertia.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations52
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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