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Enregistrement W4403835125 · doi:10.1681/asn.20249nk1bvrb

Exploring Patient and Physician Perspectives on the Use of SGLT2 Inhibitors for Adjunct-to-Insulin Treatment in Patients Living with Type 1 Diabetes

2024· article· en· W4403835125 sur OpenAlexaffabout
Vikas S. Sridhar, Pamela LeBlanc, Chloe Parezanovic, David J.T. Campbell, Bruce A. Perkins, Peter Senior, Ronald J. Sigal, Anita T. Layton, Sean Barbour, Adeera Levin, Tony K.T. Lam, István Mucsi, Rémi Rabasa‐Lhoret, Leif E. Lovblom, Aleksandra Stanimirovic, Valeria E. Rac, David Z.I. Cherney

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of British ColumbiaUniversity of WaterlooSinai Health SystemUniversité de MontréalUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdjunctMedicineType 2 diabetesInsulinDiabetes mellitusIntensive care medicineDiabetes treatmentInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Sodium-glucose co-transporter inhibitors (SGLTi) have proven cardiorenal benefits in type 2 diabetes and are promising as adjunct-to-insulin therapy in patients with type 1 diabetes (T1D). However, their regulatory approvals and clinical use in T1D have been limited owing to the augmented risk of diabetic ketoacidosis (DKA). Patient and physician input is critical in understanding how and when the risk-benefit ratio with these therapies is perceived to be favorable for users. This study aimed to explore how risks and benefits of SGLTi are considered by patients with T1D and physicians who treat the condition, particularly in the context of diabetic kidney disease (DKD). Methods: We used a qualitative descriptive study design, in which we conducted semi-structured interviews with T1D patients (with and without DKD) and physicians who treat this population. Participants were sampled from multiple Canadian sites via online recruitment. Transcripts were analysed inductively using conventional qualitative content analysis to identify themes. Results: We interviewed 22 patients with long-standing T1D including those with DKD, whose duration of living with diabetes ranged from 8-62 years. We also interviewed 7 physicians, including endocrinologists and nephrologists with a range of 4-20+ years in practice. Our analysis revealed four major themes: i) Strong motivation towards innovative treatments that can improve glycemia and yield cardiorenal benefits; ii) The need for a personalized approach when considering SGLTi initiation – as it was considered to be “not for everyone”; iii) Mitigating risk of DKA through proactive patient and prescriber-oriented strategies; and iv) Concern over absence of empirical evidence and regulatory approvals for this indication. Conclusion: While there is great interest and motivation toward the use of SGLTi among patients with T1D (both with and without DKD), and the physicians who treat them, there is also clear understanding by all, of the need for personalization of therapy and support for robust evidence to inform care. Funding: Government Support – Non-U.S.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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