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Enregistrement W1501411809 · doi:10.1002/dmrr.2606

Patterns of postprandial hyperglycemia after basal insulin therapy: individual and regional differences

2014· article· en· W1501411809 sur OpenAlexaboutno aff
Charles F. Shaefer, Timothy Reid, Andrés Digenio, Aleksandra Vlajnic, Rong Zhou, Barbara Ameer, Matthew C. Riddle

Notice bibliographique

RevueDiabetes/Metabolism Research and Reviews · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSanofi
Mots-clésPostprandialMedicineInternal medicineInsulin glargineDiabetes mellitusInsulinBasal (medicine)EndocrinologyType 2 diabetes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Treatment of postprandial hyperglycemia could be needed when basal insulin added to oral therapy does not maintain glycated haemoglobin (HbA1C ) targets in type 2 diabetes mellitus. Knowing individual and regional patterns of postprandial hyperglycemia in this setting might improve therapeutic decisions. METHODS: Patient-level self-monitored blood glucose data were pooled from six studies of insulin glargine for patients with HbA1C ≥ 7.0% after 24 weeks. Percentages of participants with highest daily postprandial blood glucose and greatest postprandial increments after each of the three daily meals were calculated and compared between four geographical regions; USA, Canada, Germany, and other European countries. RESULTS: For 494 participants (mean age 60.1 years, diabetes duration 9.6 years, and BMI 29.8 kg/m(2) ), mean endpoint HbA1C was 7.8%. On insulin glargine treatment, highest postprandial blood glucose most often occurred post-dinner (44% of participants) and greatest postprandial increments post-breakfast (46% of participants) in all regions. Participants with greatest postprandial increments post-breakfast were older and experienced less HbA1C improvement with insulin glargine than those with greatest postprandial increments after other meals. Post-breakfast and post-dinner postprandial blood glucose was higher in the USA and Canada versus Germany, and in the USA versus Other European countries (all p < 0.05). Postprandial increments after dinner were greater in the USA versus all other regions. CONCLUSIONS: Generally, highest postprandial blood glucose follows dinner and greatest postprandial increments follow breakfast. Variations in patient characteristics and eating patterns might underlie differences both within and between regions. Awareness of regional differences and evaluation of an individual's typical eating pattern might facilitate appropriate prandial therapy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,255 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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