Abstract 9920: Utilizing Synchronous Healthcare Delivery to Optimize the Use of Guideline Directed Medical Therapies in Patients With Type 2 Diabetes: Results From the DECIDE-CV Clinic
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The high burden of comorbidities among patients with Type 2 Diabetes (T2D) may contribute to the low use of guideline directed medical therapies (GDMT) that improve CV outcomes, including sodium glucose cotransporter-2 inhibitors (SGLT2i) and glucagon-like-peptide-1 receptor agonists (GLP1RA). Hypothesis: The DECIDE-CV clinic at McGill University (Montreal, Canada) is a novel synchronous healthcare program whereby patients with T2D are seen at each visit simultaneously by a cardiologist, endocrinologist, and nephrologist to enable rapid GDMT implementation. We hypothesized that synchronous healthcare delivery would increase SGLT2i and GLP1RA use among multimorbid patients with T2D. Methods: We conducted a pre/post analysis of GDMT use throughout patient follow-up in the DECIDE-CV clinic. We evaluated the first 76 patients (2020-10-26 to 2022-04-18) and used Canadian diabetes/CV guidelines with Quebec medication coverage criteria to assess eligibility for SGLT2i and GLP1RA. A 2-sample test for proportions compared use of GDMT at baseline and follow-up. Results: At baseline, the mean age of patients was 68.5 years old, 79% were male, 33% were non-white minorities, 50% had CKD, 64% had HF, and 58% had ASCVD. The median eGFR was 60.1 ml/min/1.73m 2 (IQR 40.7, 93.8), median NT-proBNP was 434 (IQR 123, 1425), and median HbA1c was 7.3% (IQR 6.8, 8.7). At baseline only 37% were prescribed a SGLT2i and 3% a GLP1RA despite being guideline eligible and having medication coverage. After the first visit, the use of therapies significantly increased to 90% for SGLT2i and 39% for GLP1RA. At the end of follow-up, 98% were prescribed a SGLT2i and 57% were prescribed a GLP1RA (P-value comparing proportion GDMT < 0.001; Figure 1). Conclusions: Among patients eligible for GDMT, the initial use of SGLT2i and GLP1RA was low. Our model of synchronous healthcare delivery in a multi-comorbid population, significantly increased the use of SGLT2i and GLP1RA.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».