Aging In The Face of Diabetes: Severe Hypoglycemia in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Global rates of type 1 and type 2 diabetes (T1D, T2D) continue to climb, despite medical advancements. Older adults constitute one of the fastest growing segments of the diabetes population, backed by the world’s unprecedented aging population, decreased diabetes mortality rates, and the obesity epidemic. In Canada, individuals aged ≥65 years account for more than a quarter of all prevalent diabetes cases, far exceeding the other age groups. Older adults with diabetes face the highest risks of microvascular and macrovascular complications, which, compared to younger age cohorts, can contribute to significant functional loss, frailty, and premature mortality. A considerable amount of research links intensive glucose-lowering with insulin or secretagogues to reduced cardiovascular disease. However, the consequent risk of severe hypoglycemia and related sequelae can be particularly catastrophic for older adults, exacerbated by coexisting health conditions and age-related social needs. Approximately 40% of Canadians with T2D aged ≥65 years currently use secretagogues, while 27% use insulin—alongside all those with T1D. Longitudinal evidence suggests that since the year 2000, hospital admission rates for hypoglycemia have consistently surpassed those for hyperglycemia, especially among individuals aged 75 years and above. Economic modelling estimates that the Canadian healthcare system spends $125,932 CAD per year on iatrogenic hypoglycemia, with the bulk of these costs likely allocated to people ≥65 years. Diabetes in older adults is a pressing public health issue in Canada, marked by clinical diversity and widespread use of medications that are prone to cause hypoglycemia. This review outlines recent epidemiologic findings on severe hypoglycemia among community-dwelling older adults with T1D or T2D treated with insulin or secretagogues. Understanding the complex factors contributing to severe hypoglycemia in this population is crucial for developing tailored prevention strategies that are both effective and safe.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».