Use of SGLT2 Inhibitors and Glucagon-Like Peptide 1 (GLP-1) Receptor Agonists in Australian Primary Care Patients with Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) Stratified by CKD Status
Notice bibliographique
Résumé
Background: SGLT2i and GLP1-RA reduce the risk of kidney failure and cardiovascular events in patients with T2DM and CKD. We aim to understand their use in Australian primary care patients with T2DM by CKD status. Methods: We identified adults (>18 years) with T2DM who attended 1 of 392 general practices participating in a national quality improvement program (MedicineInsight) and had ≥1 eGFR measure between 2011-2019. CKD was defined according to KHA-CARI/KDIGO guidelines. Outcomes assessed were ≥1 prescription for SGLT2i (if eGFR >20ml/min/1.73m2) or GLP1-RA (if eGFR >15ml/min/1.73m2) during 2020-2021, by CKD status. Two secondary analyses were conducted; SGLT2i use in patients with CKD with UACR >22.6mg/mmol, and GLP1-RA use in those meeting CKD outcome trial enrolment criteria (NCT03819153; see figure for eGFR/UACR definitions). Results: 114,499 adults with T2DM were included (113,563 and 113,940 with eGFR >20 and >15mL/min/1.73m2, respectively), with a median age of 68, of whom 45% were female, and 32% had CKD. SGLT2i were prescribed 13% in patients without CKD, 14% with CKD and 17% with CKD and UACR >22.6mg/mmol (p values vs. no CKD: <0.05). GLP1-RA were prescribed in 8% of patients without CKD, 10% with CKD and 11% meeting CKD outcome trial inclusion criteria (p values vs. no CKD: <0.05). Conclusion: In this large, contemporary primary care cohort of patients with T2DM, SGLT2i and GLP1-RA prescription rates were higher in CKD than those without, but relatively low across both groups. Implementation strategies to improve medication uptake, with a focus on those who are likely to derive greatest benefit are needed. Funding: Commercial Support - The Renal Division of The George Institute for Global Health has received sponsorship funding provided by Boehringer Ingelheim and Eli Lilly Alliance and is supported by the University of New South Wales Scientia Program. The design, analysis, interpretation or writing of this work was performed independent of all funding bodies.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».