<scp>FRONTIER</scp> : <scp>FReeStyle</scp> Libre system use in Ontario among people with diabetes in the <scp>IC</scp> / <scp>ES</scp> database—Evidence from real‐world practice: Patients on basal insulin, glucagon‐like peptide 1 receptor agonist or oral therapies
Notice bibliographique
Résumé
AIM: We aimed to investigate glycated haemoglobin (HbA1c) levels and healthcare resource utilization (HCRU; emergency department [ED] visits or hospitalization) before and after adoption of FreeStyle Libre sensor-based glucose monitoring systems (FSL) by people with type 2 diabetes mellitus (T2DM) on basal insulin without glucagon-like peptide 1 receptor agonist (GLP-1 RA) therapy, basal insulin with GLP-1 RA therapy, GLP-1 RA therapy without insulin or oral therapy alone. MATERIALS AND METHODS: Routinely collected administrative health data (housed at IC/ES, formerly the Institute for Clinical Evaluative Sciences) in Ontario, Canada were used to identify 20 253 people with T2DM who had a first FSL claim between 16 September 2019 and 31 August 2020 (index date) and remained active on FSL for 24 months' follow-up. HCRU was measured for 12 months before the index date and the last 12 months of the 24-month follow-up period. HbA1c data were taken from the latest tests in each period. RESULTS: Mean HbA1c was statistically significantly reduced after FSL acquisition among people aged ≤65 or >65 years in all four treatment groups (range, 0.3-0.8% reduction). After FSL acquisition, ED visits and hospitalization were statistically significantly reduced in the oral therapy only group and in some basal insulin subgroups (without GLP-1 RA, all except hospitalization aged ≤65 years; with GLP-1 RA, only ED visits aged ≤65 years). CONCLUSIONS: Among people with T2DM using basal insulin and/or non-insulin therapies, HbA1c levels were statistically significantly improved and HCRU was reduced after initiation of FSL.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».