Clinical Inertia in the Management of Type 2 Diabetes Mellitus: A Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle