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Enregistrement W4402796066 · doi:10.3390/biomedicines12092110

The Impact of Medication Regimen Adjustment Ratio on Adherence and Glycemic Control in Patients with Type 2 Diabetes and Mild Cognitive Impairment

2024· article· en· W4402796066 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaoqing Song, Jingwei Wu, Yan Yang, Weijie Xu, Xiaoli Shi, Kun Dong, Mengni Li, Xi Chen, Yuping Wang, Xuna Bian, Lianlian Gao, Xuefeng Yu, Delin Ma, Jing Tao

Notice bibliographique

RevueBiomedicines · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTongji HospitalTongji University
Mots-clésGlycemicMedicineMontreal Cognitive AssessmentInternal medicineRegimenType 2 Diabetes MellitusDiabetes mellitusType 2 diabetesObservational studyCognitionPhysical therapyDementiaPsychiatryInsulinEndocrinologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: An antidiabetic medication regimen is crucial for maintaining glycemic control. Type 2 diabetes mellitus (T2DM) and cognitive dysfunction have a bidirectional relationship. This study aims to explore the impact that adjusting antidiabetic medication regimens has on medication adherence, glycemic control, and cognitive function in patients with T2DM and mild cognitive impairment (MCI). METHODS: This is an observational cross-sectional analysis that includes 364 consecutive inpatients with T2DM. Clinical data were collected, medication adherence was assessed using the Medication Adherence Report Scale (MARS-5), and cognitive status was evaluated using the Chinese version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Mini-mental State Examination (MMSE). These data were obtained both during hospitalization and at a three-month follow-up. Multivariable logistic regression analysis was applied to determine the association between changes in medication regimens and medication adherence, glycemic control, and cognitive function. RESULTS: Baseline medication adherence was high across all three different cognitive status groups, with no significant difference in MARS-5 scores. At the 3-month follow-up, the group with a high adjustment ratio of antidiabetic medication regimens showed an increase in their hemoglobin A1c (HbA1c) level compared to the baseline, while the group with a low adjustment ratio showed a decrease in this level. In addition, the MoCA, MMSE, and MARS-5 scores of the high-adjustment group were significantly lower than those of the low-adjustment group. CONCLUSIONS: A high ratio of medication adjustment was significantly associated with worse medication adherence and glycemic control in T2DM patients with MCI. Patients with a low ratio of medication adjustment had good adherence and better glycemic control. Clinicians should take cognitive status into account when adjusting antidiabetic regimens for T2DM patients and may need to provide additional guidance to patients with cognitive impairment to improve adherence and glycemic outcomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 GPT0,296
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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