Appropriatezza d'impiego dei tiazolidindioni nell'Azienda Ospedaliera di Ferrara
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. The risk-benefit profile of thiazolidinediones (TZDs), oral hypoglycaemic agents has been recently widely discussed in literature. As second-line treatment of type 2 diabetes their reimbursement has been associated in the ER Region to a treatment plans (TP), whose data allow the assessment of appropriateness, effectiveness, safety. Methods. The \nTP data were analyzed on the following parameters: age and sex of\npatients, TZD prescribed, other antidiabetic drugs, Hb1Ac and BMI values in first prescription, Hb1Ac value in following prescriptions, any major complications. Results. The investigation has been conducted on 788 PT, for 448 patients(mean age 65.7 yrs, 59% men), from April 2008 to November 2009. Up to 78.8% of first prescriptions were for pioglitazone, and 67.2% for metformin and sulphonylurea. The Hb1Ac and BMI values, in the first prescription, were respectively > 7% in 71.4% and ≥25 kg/m2 in\n79% patients. Only in 1⁄4 of the 49.3% of patients follow-up measures, HB1/Ac decreased. Complications were reported in 10.5% of pts, with a prevalence of cardiovascular events (3.2% for rosiglitazone, 2.7% for pioglitazone). Conclusion. The results show an adherence to the international guidelines criterias and to the labelled therapeutic indications for glitazones' prescription. Glitazones therapy seems to be effective in a quarter of patients and seems to be relatively safe; TPs provide an useful tool to monitor therapy safety, and effectiveness in diabetic patients.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,007 |
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 ».