Evidence-Informed Clinical Practice Recommendations for Treatment of Type 1 Diabetes Complicated by Problematic Hypoglycemia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Problematic hypoglycemia, defined as two or more episodes per year of severe hypoglycemia or as one episode associated with impaired awareness of hypoglycemia, extreme glycemic lability, or major fear and maladaptive behavior, is a challenge, especially for patients with long-standing type 1 diabetes. Individualized therapy for such patients should include a composite target: optimal glucose control without problematic hypoglycemia. Therefore, we propose a tiered, four-stage algorithm based on evidence of efficacy given the limitations of educational, technological, and transplant interventions. All patients with problematic hypoglycemia should undergo structured or hypoglycemia-specific education programs (stage 1). Glycemic and hypoglycemia treatment targets should be individualized and reassessed every 3-6 months. If targets are not met, one diabetes technology-continuous subcutaneous insulin infusion or continuous glucose monitoring-should be added (stage 2). For patients with continued problematic hypoglycemia despite education (stage 1) and one diabetes technology (stage 2), sensor-augmented insulin pumps preferably with an automated low-glucose suspend feature and/or very frequent contact with a specialized hypoglycemia service can reduce hypoglycemia (stage 3). For patients whose problematic hypoglycemia persists, islet or pancreas transplant should be considered (stage 4). This algorithm provides an evidence-informed approach to resolving problematic hypoglycemia; it should be used as a guide, with individual patient circumstances directing suitability and acceptability to ensure the prudent use of technology and scarce transplant resources. Standardized reporting of hypoglycemia outcomes and inclusion of patients with problematic hypoglycemia in studies of new interventions may help to guide future therapeutic strategies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle