Contemporary trends in the utilization of second‐line pharmacological therapies for type 2 diabetes in the United States and the United Kingdom
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine trends of second-line glucose-lowering therapies among patients with type 2 diabetes (T2D) initiating first-line metformin in the United States and the United Kingdom, overall and by subgroups of cardiovascular disease (CVD) and calendar time. METHODS: Using the US Optum Clinformatics and the UK Clinical Practice Research Datalink, we identified adults with T2D who initiated first-line metformin or sulphonylurea monotherapy, separately, from 2013 to 2019. Within both cohorts, we identified patterns of second-line medications through June 2021. We stratified patterns by CVD and calendar time to investigate the impact of rapidly evolving treatment guidelines. RESULTS: We identified 148 511 and 169 316 patients initiating treatment with metformin monotherapy in the United States and the United Kingdom, respectively. Throughout the study period, sulphonylureas and dipeptidyl peptidase-4 inhibitors were the most frequently initiated second-line medications in the United States (43.4% and 18.2%, respectively) and the United Kingdom (42.5% and 35.8%, respectively). After 2018, sodium-glucose co-transporter 2 inhibitors and glucagon-like peptide-1 receptor agonists were more commonly used as second-line agents in the United States and the United Kingdom, although these agents were not preferentially prescribed among patients with CVD. Initiation of first-line sulphonylureas was much less common, and most sulphonylurea initiators had metformin added as the second-line agent. CONCLUSIONS: This international cohort study shows that sulphonylureas remain the most common second-line medications prescribed following metformin in both the United States and the United Kingdom. Despite recommendations, the use of newer glucose-lowering therapies with cardiovascular benefits remains low.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».