MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415443882 · doi:10.1371/journal.pgph.0005326

Trends in global glucose lowering medication consumption: Insights from pharmaceutical sales data (2010–2021)

2025· article· en· W4415443882 sur OpenAlexaboutno aff
Myo Minn Oo, Sahan Jayawardana, Allen Campbell, Murray Aitken, Kershaw V. Patel, Khuram Nasir, Mandeep R. Mehra, Elías Mossialos

Notice bibliographique

RevuePLOS Global Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNovo NordiskEsperion TherapeuticsAmgen
Mots-clésConsumption (sociology)ChinaGuidelineDiabetes mellitusDrugDeveloping countryGlobal health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetes imposes a substantial global burden. Examining consumption trends of glucose lowering medications can help facilitate cross-country comparisons and uncover areas of unmet need. Leveraging IQVIA MIDAS data, our analysis spans 72 countries and 2 regions from 2010 to 2021, employing defined daily dose (DDD) as a consumption metric. We assessed consumption trends across income tiers and individual country rankings, exploring WHO essential medicines, insulin, new drug classes and specific drugs, with further analyses on their correlation with treatment guideline releases. Global glucose lowering medication consumption rate increased from 39.2 to 54.0 DDD per thousand inhabitants per day (DDD/TID) between 2010 and 2021. Across the same period, median consumption rates were 60.1 DDD/TID [IQR, 46.5-70.6] in high-income countries (HICs), 26.9 DDD/TID [IQR, 8.0-51.3] in upper-middle income countries (UMICs) and 10.8 DDD/TID [IQR, 6.5-18.5] in low- and lower-middle income countries (LMICs). While the most significant consumption changes occurred in UMICs and LMICs such as Bosnia, China and Indonesia, HICs such as Finland, Canada and USA consistently showed the highest consumption rates. Over the study period, the median consumption rates for essential medicines, insulin and new drug classes increased, except for intermediate-acting insulin and soluble insulin/biosimilars. HICs drove the consumption of fast-acting and long-acting insulin and new drug classes, whereas UMICs and LMICs drove the consumption of intermediate-acting insulin. This study sheds light on the global variations in glucose lowering medication consumption, providing insights to address access gaps, particularly in UMICs and LMICs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLOS Global Public HealthMême sujetDiabetes Treatment and ManagementTravaux en français237 207