Real‐world incidence and risk factors of level 3 (severe) hypoglycaemia in adults with type 1 or 2 diabetes ( <scp>iNPHORM</scp> , United States)
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Level 3 (severe) hypoglycaemia is a serious, yet preventable, complication of insulin- or secretagogue-treated diabetes. However, real-world insight into its incidence and risk factors remains limited. We analysed data from the iNPHORM study to address this gap. MATERIALS AND METHODS: iNPHORM is a prospective internet panel survey of US adults (aged 18-90) with type 1 diabetes (T1D) or insulin- and/or secretagogue-treated type 2 diabetes (T2D). A screener, baseline and 12-monthly follow-up questionnaires captured data on Level 3 hypoglycaemia and participant characteristics. Crude incidence proportions and annualized event rates were calculated. Repeated LASSO selection and negative binomial regression identified risk factors, with separate models for T1D and T2D. RESULTS: Among 985 participants (T1D: 16.7%), 35.0% experienced ≥1 Level 3 event over follow-up (T1D: 45.0%; T2D: 33.0%). The annualized rate was 4.98 EPPY (T1D: 3.56; T2D: 5.26). In T1D, rates were higher among individuals identifying as non-White (RR [rate ratio]: 2.03), with prior diabetes ketoacidosis (RR: 6.49), and greater fear of hypoglycaemia (RR: 1.41). Prior diabetes education (RR: 0.42) was protective. In T2D, rates were higher with younger age (RR: 0.77 per 10-year increase), greater fear of hypoglycaemia (RR: 1.18), more diabetes complications, higher secretagogue dose, more diabetes visits (RR: 1.72), longer use of continuous/flash glucose monitoring, impaired awareness of hypoglycaemia and a greater number of past healthcare-requiring severe hypoglycaemia (RR: 1.12). CONCLUSIONS: Level 3 hypoglycaemia remains common in T1D and T2D. Findings support risk-targeted prevention and diabetes care strategies that co-prioritize safety and effectiveness.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».