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Enregistrement W7006623723

Trends and Appropriateness of Sodium-glucose Co-transporter 2 Inhibitors Use in Qatar

2023· dissertation· en· W7006623723 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueQatar University QSpace (Qatar University) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical prescriptionContraindicationRetrospective cohort studyDosingFormularyMetforminConfidence intervalDrug Utilization Review
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Sodium glucose co-transporter 2 inhibitors (SGLT2is) are the most recently approved class of oral antidiabetic drugs (ADDs). The objective of this study was to explore the trends in the use of SGLT2is compared to other oral ADDs, to evaluate the appropriateness of prescribing SGLT2is, and to determine the factors associated with SGLT2is prescribing in Qatar. Methods: This is a two-phase study. Phase 1 was a descriptive, retrospective crosssectional study, where relevant data on all oral ADDs prescriptions from 2016 to 2020 in Hamad Medical Corporation (HMC) were collected. Phase 2 was an analytical, retrospective cross-sectional study, and it included patients newly initiated on SGLT2is and/or other oral ADDs during 2020. Prescriptions of patients newly initiated on SGLT2is (dapagliflozin and empagliflozin) were evaluated for appropriateness based on indication, dosage, and contraindication according to American and the Canadian labelling standards. Multivariable logistic regression analysis was conducted to investigate factors associated with prescribing SGLT2is. Results: SGLT2i prescriptions increased over the years after their introduction to HMC’s formulary in 2017. Consistently, sulfonylurea prescriptions declined between 2017 and 2020. Empagliflozin prescribing showed an increase over dapagliflozin, which decreased by the end of 2018. SGLT2is were prescribed for appropriate indication in 400 (100%) patients studied, while inappropriate dosing was found in 13 (3%) patients. Male gender (odds ratio [OR], 1.692; 95% confidence interval [CI], 1.015 to 2.822; P=0.044), patients with a baseline glycated hemoglobin (HbA1c) >7% (OR, 3.219; 95% CI, 1.838 to 5.637; P<0.001) and atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) (OR, 2.182; 95% CI, 1.053 to 4.523), patients on metformin (OR, 7.556; 95% CI, 4.460 to 12.802; P<0.001), sulfonylureas (OR, 2.301; 95% CI, 1.160 to 4.563; P=0.017), and dipeptidyl peptidase 4 inhibitors (DPP4is) (OR, 3.430; 95% CI, 2.004 to 5.871; P<0.001) were more likely to be prescribed a SGLT2i. Conversely, patients with chronic kidney disease (CKD) were less likely to be prescribed a SGLT2i (OR, 0.359; 95% CI, 0.148 to 0.872; P=0.024). Conclusion: SGLT2is have largely replaced sulfonylureas in clinical practice in Qatar, with a greater utilization for empagliflozin over dapagliflozin. SGLT2is were very likely to be prescribed for an appropriate indication. Gender, baseline HbA1c level, history of ASCVD, history of CKD, and the use of metformin, sulfonylureas, or DPP4is were associated with initiating SGLT2is. Exploring the prescribing pattern of oral ADDs and how their trend was affected by the addition of SGLT2is, as well as evaluating the appropriate usage of this class based on indication, dosing, and contraindication is necessary. Further detailed investigation of the factors associated with prescribing SGLT2is at the patient-, provider-, and hospital- level may help to get a more comprehensive evaluation of the possible predictors for prescribing these novel agents.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,451
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,201 · 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