371-P: Sex, Age, and Diabetes Type—Dissecting Patterns of Real-World Level 3 Hypoglycemia (iNPHORM, USA)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction and Objective: Large-scale, real-world data on age- and sex-specific Level 3 hypoglycemia rates in type 1 or 2 diabetes (T1D, T2D) remain critically sparse. We aimed to address this gap using prospective data from the iNPHORM study. Methods: Adults (≥18 years) with T1D or T2D on insulin and/or secretagogues recruited from a US-wide probability-based internet panel completed an online screener, baseline, and up to 12 monthly follow-up questionnaires. For complete cases with ≥1 follow-up, we calculated annualized Level 3 hypoglycemia rates overall and by age, sex (assigned-at-birth), and diabetes type. Results: N=978 participants were analyzed; Table 1 reports overall and group-specific Level 3 hypoglycemia rates. Across diabetes types, adults aged 18-39 years—particularly males—reported the highest event rates, which sharply dropped after age 39, regardless of sex. In T1D, females aged 40-49 years had higher rates than males (p=0.04), a trend that persisted (non-significantly) in cohorts aged ≥60 years. In T2D, males had higher Level 3 hypoglycemia rates than females until after age 59, when increasing female rates surpassed (non-significantly) declining male rates. Conclusion: Our results reveal age- and sex-based disparities in Level 3 hypoglycemia, suggesting that younger males and older females are key at-risk groups. Targeted prevention strategies are crucial to ensure equitable outcomes across diverse populations with diabetes. Disclosure A. Ratzki-Leewing: Other Relationship; Abbott, Dexcom, Inc. Consultant; Sanofi. Other Relationship; Sanofi. Consultant; Sanofi-Aventis U.S. Advisory Panel; Sanofi-Aventis U.S. J.E. Black: None. A. Kahkoska: None. K. Gandhi: None. B.L. Ryan: None. G. Zou: None. S.B. Harris: Advisory Panel; Abbott. Consultant; Abbott. Research Support; Boehringer-Ingelheim. Advisory Panel; Dexcom, Inc. Consultant; Dexcom, Inc. Research Support; Canadian Institutes of Health Research. Advisory Panel; Eli Lilly and Company. Research Support; Eli Lilly and Company. Consultant; Medscape. Advisory Panel; Novo Nordisk. Research Support; Novo Nordisk, Novartis Pharmaceuticals Corporation. Advisory Panel; Sanofi. Consultant; Sanofi. Funding The iNPHORM study was funded through an investigator-initiated grant from Sanofi Global.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».