Prescribing patterns and factors associated with sodium–glucose cotransporter-2 inhibitor prescribing in patients with diabetes mellitus and atherosclerotic cardiovascular disease
Notice bibliographique
Résumé
Background Sodium–glucose cotransporter-2 (SGLT2) inhibitors are cardioprotective agents in patients with type 2 diabetes mellitus and atherosclerotic cardiovascular disease (CVD). Since little is known about their uptake in atherosclerotic CVD, we examined SGLT2 inhibitor prescribing trends and identified potential disparities in prescribing patterns. Methods We conducted an observational study using linked population-based health data in Ontario, Canada, from April 2016 to March 2020 of patients aged 65 years or older with concomitant type 2 diabetes and atherosclerotic CVD. To examine prevalent prescribing of SGLT2 inhibitors (canagliflozin, dapagliflozin and empagliflozin), we constructed 4 cross-sectional yearly cohorts from Apr. 1 to Mar. 31 (2016/17, 2017/18, 2018/19 and 2019/20). We estimated prevalent SGLT2 inhibitor prescribing by year and by subgroups, and identified factors associated with SGTL2 inhibitor prescribing using multivariable logistic regression. Results There were 208 303 patients in our overall cohort (median age 74.0 yr [interquartile range 68.0–80.0 yr], 132 196 [63.5%] male). Although SGLT2 inhibitor prescribing increased over time, from 7.0% to 20.1%, statin prescribing was initially 10-fold higher and later threefold higher than SGLT2 inhibitor prescribing. In 2019/20, SGLT2 inhibitor prescribing was roughly 50% lower among those aged 75 years or older than among those younger than 75 years (12.9% v. 28.3%, p < 0.001) and in women than in men (15.3% v. 22.9%, p < 0.001). Age 75 years or older, female sex, history of heart failure and kidney disease, and low income were independent factors of lower SGLT2 inhibitor prescribing. Among physician specialists, visits to endocrinologists and family physicians were stronger factors of SGLT2 inhibitor prescribing than cardiologist visits. Interpretation We found that 1 in 5 patients with diabetes and atherosclerotic CVD were prescribed SGLT2 inhibitors in 2019/20, whereas statins were prescribed for 4 of every 5 patients. Although SGLT2 inhibitor prescribing increased over the study period, disparities in adoption by age, sex, socioeconomic status, comorbidities and physician specialty remained.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».