Glycaemic Fluctuation Predicts Mortality in Critically Ill Patients
Notice bibliographique
Résumé
Growing evidence suggests that glycaemic variability increases diabetic complications. However, the significance of glycaemic variability in critically ill patients remains unclear. We evaluated the predictors of glycaemic fluctuation and its association with critical care outcomes. This is a nested-cohort study within a clinical trial in which 523 patients at a medical surgical intensive care unit were randomised to either intensive insulin therapy (target glycaemic control: 4.4 to 6.1 mmol/l) or conventional insulin therapy (target control: 10.0 to 11.1 mmol/l). Glycaemic fluctuation was defined as the mean difference between the highest and lowest daily blood glucose. Patients were divided into wide and narrow fluctuation groups according to the median glycaemic fluctuation (6.0 mmol/l). The association between glycaemic fluctuation and different intensive care unit outcomes was studied. Predictors of glycaemic fluctuation were age (odds ratio for each year increment 1.03, 95% confidence interval 1.02 to 1.05), diabetes mellitus (odds ratio 3.00, 95% confidence interval 1.74 to 5.17), and daily insulin dose (odds ratio for each unit increment 1.04, 95% confidence interval 1.03 to 1.05). Similar levels of glucose fluctuation were observed in intensive insulin therapy and conventional insulin therapy patients. Wide glycaemic fluctuation was associated with higher mortality (22.2 vs. 8.4%, P < 0.001). Glycaemic fluctuation was identified as an independent predictor of intensive care unit mortality (odds ratio per mmol 1.08, 95% confidence interval 1.00 to 1.18) and hospital mortality (odds ratio per mmol 1.09, 95% confidence interval 1.02 to 1.17) using multivariate logistic regression analysis. In conclusion, wide glycaemic fluctuation is an independent predictor of mortality in critically ill patients. Whether reducing glycaemic fluctuation would lead to better outcomes needs further evaluation.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».