Adolescents With Type 1 Diabetes Using Dapagliflozin as an Adjunct-to-Insulin: Perspectives on Experiences of Clinical Trial Participation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The Adolescent Type 1 diabetes Treatment with SGLT2i for hyperglycEMia & hyPerfilTration (ATTEMPT) study evaluated the impact of sodium-glucose cotransporter-2 inhibitors (SGLT2i) as an adjunct-to-insulin therapy. Adolescent experiences were explored to gain their informed perspective on adjunct-to-insulin medications as a potential therapeutic intervention in pediatric diabetes and clinical trial protocol. METHODS: Within an embedded experimental mixed method design, a qualitative description approach was used with content and thematic analysis to explore emergent findings. RESULTS: A total of 24 adolescents (n = 13 males), ages 12 to 17 years, participated in semi-structured interviews. Insights were gained from their shared experience, comprising 3 themes describing how: (1) decision-making about trial participation was multifaceted, (2) adhering to an SGLT2i adjunctive medication was non-burdensome, and (3) participating in the trial had unexpected informative benefits, including improved self-management skills and ketone measurement awareness. CONCLUSIONS: Adolescents in the ATTEMPT study did not express a higher burden of daily diabetes management with adjunct-to-insulin therapy. Findings support the value of a strong research team to ensure communication with adolescents with attention to ethical considerations around recruitment, consent, and participation. Adolescent perspectives in efficacy studies of new treatments in type 1 diabetes can optimize trial designs, research validity, and inform outcome findings.
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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 | 0,044 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».