Disease Awareness in Patients With Type 2 Diabetes: Analysis of Baseline Data From the SMART-Finder Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic kidney disease (CKD) is a common comorbidity of type 2 diabetes mellitus (T2DM). Data on the determination of CKD-related biomarkers among patients with T2DM in a real-life setting within Germany are limited. Objective: We aimed to determine the prevalence of CKD and risk factors, availability of urine albumin-to-creatinine ratio (UACR) and estimated glomerular filtration rate (eGFR) values, treatment satisfaction, and quality of life among patients with T2DM in Germany. Methods: SMART-Finder is a retrospective and prospective, observational, digital, patient-centered cohort study being performed as part of the routine use of an adherence-supporting app. This baseline analysis' observation period was from August to November 2023. Patients with T2DM in Germany who actively used the MyTherapy app; allowed push notifications; and documented use of diabetes medications, renin-angiotensin system inhibitors, finerenone, and/or blood glucose test strips were eligible for inclusion. Study materials (background information, electronic consent form, and laboratory and electronic questionnaires) were provided to eligible patients via app push notifications. Participants completed an electronic case report form that included questions on their blood pressure; their most recent UACR, eGFR, and glycated hemoglobin (HbA1c) values in the past 12 months; the EQ-5D-5L; and the Diabetes Treatment Satisfaction Questionnaire. The primary outcome was the proportion of patients with a UACR of ≥30 mg/g. Results: Of 9527 invited eligible patients, 101 completed the electronic case report form (male: n=61; female: n=40; age: mean 54.2, SD 11.4 y). Of these, 1 female patient and 5 male patients reported their UACR values; 3 (all male) had a UACR of ≥30 mg/g. The remaining 95 patients reported that their health care professionals had not provided UACR measurements. Only 9 (8.9%) patients were aware of their latest eGFR values (3 patients: 15-44 mL/min/1.73 m2; 6 patients: 45-89 mL/min/1.73 m2), 90 provided HbA1c values (80 patients: ≥6.0%), 46 had a systolic blood pressure of ≥130 mm Hg, and 83 reported former or current nephrotoxic medication intake. The mean EQ-5D-5L index score was 0.7 (SD 0.3; range -0.1 to 1.0; 50 patients). The mean Diabetes Treatment Satisfaction Questionnaire score was 28.8 (SD 6.8; range 9.0-36.0; 49 patients). Conclusions: Patients with T2DM who were using an adherence-supporting app in Germany lacked awareness of CKD-related biomarkers but had high knowledge of self-manageable biomarkers (eg, blood pressure, serum fasting glucose, and HbA1c values). Our results suggest that treating physicians either do not test for UACRs and eGFRs or do not inform patients about the results. Nonadherence to diagnostic testing guidelines and a lack of physician-patient communication put patients at risk. Another reason for this health literacy imbalance may be the focus on HbA1c instead of kidney comorbidity in patient education material. Future goals for diabetes management must include guideline-compliant testing of CKD-related biomarkers and open physician-patient communication.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».