558-P: Online Medical Education Advances Physicians’ Knowledge and Competence for the Use of Basal Insulin
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: Despite various alternative treatment options basal insulin continues to play an important role in the management of patients with type 2 diabetes (T2D). The goal of this activity for primary care physicians (PCP) and diabetologists/endocrinologists (D/E) was to improve their understanding of the continued role of basal insulin in the management of T2D, address barriers to its initiation, and increase the awareness of novel once-weekly basal insulin formulations. Materials and methods: Two diabetes experts joined a 24-min online video discussion with synchronized slides. Educational effect was assessed using a repeated-pair design with pre-/post-assessment. 3 multiple choice questions assessed knowledge/competence, 1 question rated on a Likert-type scale assessed confidence. A paired samples t-test was conducted on overall average number of correct responses and for confidence rating, a McNemar’s test was conducted at the question level (5% significance level). Cohen’s d with correction for paired samples estimated the effect size of the education on number of correct responses. Data collection from 10/25/22 to 12/13/22. Results: • PCPs (n=73) improved their knowledge regarding basal insulin therapy in the management of T2D by 69% (p<.001) • D/E (n=126) improved their knowledge regarding the clinical profile of emerging once-weekly basal insulin formulations by 52% (p<.01) and their competence related to the identification of patients with T2D as suitable candidates for future treatment with once-weekly basal insulins by 192% (p<.001) • 40% of PCP (P<.001) and 31% of D/E (P<.001) increased their confidence in initiating basal insulin therapy in their patients with T2D Conclusion: Participation of D/E and PCP in an online video expert discussion improved their understanding of basal insulin therapy, the profile of emerging once-weekly formulations and the identification of appropriate patients with T2D significantly. Disclosure J.Trier: None. H.S.Bajaj: Research Support; Amgen Inc., AstraZeneca, Boehringer Ingelheim International GmbH, Anji Pharmaceuticals, Eli Lilly and Company, Kowa Company, Ltd., Novo Nordisk, Pfizer Inc., Sanofi, Tricida, Inc. A.Philis-tsimikas: Advisory Panel; Dexcom, Inc., Novo Nordisk A/S, Sanofi, Other Relationship; Medtronic, Research Support; Novo Nordisk A/S, Lilly, Viking Therapeutics, NIH - National Institutes of Health.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,036 | 0,003 |
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 ».