Intensive Diabetes Management in Adolescents with Type 1 Diabetes: The Importance of Intensive Follow-up
Notice bibliographique
Résumé
Minimal information exists on the education and follow-up required to successfully initiate intensive diabetes management (IDM) in adolescents with type 1 diabetes. We performed a retrospective analysis of HbA1c 3 and 15 months after initiation of IDM in two cohorts: (1) 17 patients who received individualised education in IDM and intensive early follow-up, and (2) 11 patients who participated in group education for initiation of IDM with standard follow-up. Entry HbA1c was higher in the individualised education patients (9.5 +/- 0.3% [mean +/- SE] versus 8.2 +/- 0.4%, p = 0.02). After 3 months of IDM, HbA1c improved in both cohorts reaching similar levels (individualised: 7.0 +/- 0.1%, p < 0.0001 vs entry; group: 7.3 +/- 0.2%, p = 0.05). During the following year, with routine follow-up for both cohorts, HbA1c levels rose approximately 1% as patients reverted to a multiple daily injection regimen. Irrespective of the educational approach, we believe maintenance of IDM and optimal HbA1c requires long-term intensive follow-up.
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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».