Perspectives and Behaviors of People with Diabetes toward Time in Range and Glucose Control in Diabetes Management: An Online Survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study assessed experiences, attitudes, and behaviors of people with diabetes (PwD) regarding diabetes self-management and glucose control, and their level of awareness, knowledge, and attitudes toward time in range (TIR). METHODS: This quantitative survey was conducted using an online questionnaire across seven countries. Respondents were PwD classified into three subgroups: type 1 (T1), type 2 insulin (T2 insulin), and type 2 not on insulin (T2 N/insulin). RESULTS: Respondents included 621 people in the T1, 780 people in the T2 insulin, and 735 people in the T2 N/insulin subgroups. Awareness of TIR was low, particularly in the T2 N/insulin subgroup (T1 53%, T2 insulin 29%, T2 N/insulin 9%). Despite a lower current use of continuous glucose monitoring (CGM) among the T2 insulin and T2 N/insulin participants (38% and 9%, respectively), versus T1 participants (64%), most (> 70%) were positive toward utilizing new tools and measures to self-manage blood glucose. Recommendations from their healthcare professionals (HCPs) were cited as a strong motivator to try new measures for analyzing glucose levels. The main barriers cited were limited access to CGM and lack of understanding of TIR benefits. Cost was the main reason given by ≥ 40% of respondents for stopping CGM use. CONCLUSIONS: There is an unmet need in diabetes management, and TIR and CGM offer a potential solution. PwD are motivated to manage their blood glucose levels and are positive toward utilizing new tools and measures to achieve this goal. HCPs play a pivotal role in informing and guiding PwD on new measures for analyzing glucose.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».