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Enregistrement W4387033838 · doi:10.1111/dom.15240

Patient and physician perspectives and experiences of basal insulin titration in type 2 diabetes in the United States: Cross‐sectional surveys

2023· article· en· W4387033838 sur OpenAlexaff
Stewart B. Harris, Kamel Mohammedi, Monica Bertolini, Maureen Carlyle, Valery Walker, Fang Liz Zhou, John E. Anderson, Jochen Seufert

Notice bibliographique

RevueDiabetes Obesity and Metabolism · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHyperglycemia and glycemic control in critically ill and hospitalized patients
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesSanofi
Mots-clésMedicineBasal insulinObservational studyPharmacyCross-sectional studyFamily medicineType 2 diabetesDiabetes mellitusInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: Patient- and physician-associated barriers impact the effectiveness of basal insulin (BI) titration in the management of type 2 diabetes (T2D). We evaluated the experiences of patients with T2D and physicians with BI titration education. MATERIALS AND METHODS: In this observational, cross-sectional study, patients with T2D and physicians treating patients with T2D were identified by claims in the Optum Research Database and were invited to complete a survey. Eligible patients had 12 months of continuous health-plan enrolment with medical and pharmacy benefits during the baseline period, and recent initiation of BI therapy. Eligible physicians had initiated BI for ≥1 eligible patient with T2D during the past 6 months. RESULTS: In total, 416 patients and 386 physicians completed the survey. Ninety per cent of physicians reported treating ≥50 patients with T2D; 66% treated ≥25% of patients with BI. Whereas 74% of patients reported that BI titration was explained to them by a physician, 96% of physicians reported doing so. Furthermore, 20% of patients stated they were offered educational materials whereas 56% of physicians reported having provided materials. Physicians had higher expectations of glycaemic target achievement than were seen in the patient survey; their main concern was the patients' ability to titrate accurately (79%). CONCLUSIONS: There is a marked difference in patients' and physicians' experiences of BI titration education. Novel tools and strategies are required to enable effective BI titration, with more educational resources at the outset, and ongoing access to tools that provide clear, simple direction for self-titration with less reliance on physicians/health care providers.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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