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Enregistrement W4380762751 · doi:10.1161/circ.146.suppl_1.9920

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

2022· article· en· W4380762751 sur OpenAlexaffabout
Tara Gédéon, Amale Ghandour, Guang Zhang, Amir Razaguizad, Sharmila Balram, Tricia M. Peters, Rita S. Suri, I. George Fantus, Nadia Giannetti, Atul Verma, Thomas A. Mavrakanas, Michael A. Tsoukas, Abhinav Sharma

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGuidelineType 2 diabetesInternal medicineDiabetes mellitusHealth careHealthcare deliveryEndocrinologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
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