A cross‐sectional study of the prevalence and clinical management of atherosclerotic cardiovascular diseases in patients with type 2 diabetes across the Middle East and Africa ( <scp>PACT‐MEA</scp> ): Study design and rationale
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To investigate the epidemiology and clinical management of patients with type 2 diabetes (T2D) and established atherosclerotic cardiovascular disease (eASCVD) or high/very high ASCVD risk, defined by the 2021 European Society of Cardiology Guidelines, in seven countries in the Middle East and Africa (PACT-MEA; NCT05317845), and to assess physicians' attitudes and the basis for their decision-making in the management of these patients. MATERIALS AND METHODS: PACT-MEA is a cross-sectional, observational study undertaken in Bahrain, Egypt, Jordan, Kuwait, Qatar, South Africa and the United Arab Emirates based on a medical chart review of approximately 3700 patients with T2D in primary and secondary care settings, and a survey of approximately 400 physicians treating patients with T2D. RESULTS: The primary and secondary objectives are to determine the prevalence of eASCVD and high/very high ASCVD risk in patients with T2D. Current treatment with cardioprotective antidiabetic medication, the proportion of patients meeting the treatment criteria for reimbursement in the study countries where there is an applicable reimbursement guideline, and physician-reported factors in clinical decision-making in T2D management, will also be assessed. CONCLUSIONS: This large cross-sectional study will establish the estimated prevalence and management of eASCVD and high/very high ASCVD risk in patients with type 2 diabetes across the Middle East and Africa.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».