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Enregistrement W4403719993 · doi:10.14309/01.ajg.0001038660.88079.93

S2323 Addressing an Emerging Clinical Need: Nasal Metoclopramide's Impact on Diabetic Gastroparesis in Patients Taking GLP-1 Agonists

2024· article· en· W4403719993 sur OpenAlexaff
David C. Kunkel, R.W. McCallum, Christopher Quesenberry, Mostafa Shokoohi, Paul Spin, Michael Cline

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmacology and Obesity Treatment
Établissements canadiensEVERSANA (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMetoclopramideGastroparesisGastroenterologyIntensive care medicineInternal medicineAnesthesiaGastric emptyingStomachVomiting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Diabetic gastroparesis (DGP) is a chronic upper gastrointestinal disorder characterized by delayed gastric emptying without mechanical obstruction, causing nausea, vomiting, and abdominal pain. Glucagon-like peptide 1(GLP-1) agonists, used to treat type 2 diabetes, can exacerbate these symptoms by delaying gastric emptying. This study compares healthcare resource utilization (HRU) in DGP patients treated with nasal (NMCP) vs oral metoclopramide (OMCP) with recent GLP-1 agonist use. Methods: A retrospective, matched cohort of NMCP- and OMCP-treated patients (257 per group) was derived from specialty pharmacy data and the Symphony Integrated Dataverse, an open claims database. Adult patients with a DGP diagnosis and ≥6 months pre- and post-index (treatment initiation) continuous data were included. Propensity score matching reduced imbalances in age, region, payor, Charlson Comorbidity Score, and 6-month pre-index hospitalization/emergency department (ED) use. Patients with a GLP-1 prescription filled ≤6 months pre-index were analyzed. Post-treatment all-cause and DGP-related HRU (gastroparesis, nausea, vomiting) were compared using a multivariable negative binomial regression model, with results as conditional incident rate ratios (cIRR) and 95% confidence intervals (CI). Results: The subgroup included 51 NMCP and 41 OMCP patients with a prior GLP-1 prescription. NMCP patients were slightly older (55.1 vs 53.1 years) and had more pre-index hospitalization/ED admissions (31.4% vs 19.5%). For NMCP patients, all-cause ED visits decreased by 55% (mean [SD]: 0.25 [1.13] post-index vs 0.55 [1.30] pre-index; P=0.063) and DGP-related ED visits decreased by 28% (mean [SD]: 0.18 [0.99] post-index vs 0.25 [1.28] pre-index; P=0.203).All-cause and DGP-related ED visits were 91% lower (cIRR: 0.09, 95% CI: 0.01, 0.42; P=0.001) and 89% lower (cIRR: 0.11, 95% CI: 0, 0.93; P=0.046) for NMCP vs OMCP. Furthermore, all-cause and DGP-related office visits were 41% lower (cIRR: 0.59, 95% CI: 0.37, 0.94; P=0.027) and 66% lower (cIRR: 0.34, 95% CI: 0.017, 0.65; P=0.001) for NMCP vs OMCP. All-cause clinic, outpatient, and inpatient visits showed similar trends favoring NMCP vs OMCP (Figure 1). Conclusion: In DGP patients with a prior claim for GLP-1, NMCP use was associated with numerically and significantly reduced all-cause and DGP-related HRU compared to pre-treatment utilization and OMCP-treated controls.Figure 1.: Comparison of healthcare resource utilization in glucagon-like peptide 1 agonist patients with diabetic gastroparesis.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,370 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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