The effectiveness of glucose, sucrose, and fructose in treating hypoglycemia in children with type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is a lack of evidence regarding the most effective treatment option for managing naturally occurring hypoglycemia in children with type 1 diabetes. The objectives of this study were (i) to determine if sucrose and fructose are equally effective as glucose in the treatment of spontaneous hypoglycemia in children with type 1 diabetes; and (ii) to determine prestudy and poststudy hypoglycemia treatment preferences. METHODS: Thirty-three subjects [aged 5.4-15.5 yr and average duration of type 1 diabetes of 3.1 yr (SD = 2.3)] participated in a randomized, crossover design. The main outcome was the effectiveness of treatment as defined by a blood glucose meter reading that was > or = 4.0 mmol/L 15 min after treatment. Each subject treated five hypoglycemic events with each treatment type: glucose (BD Glucose Tablets), sucrose (Skittles), and fructose (Fruit to Go). RESULTS: There was a significant difference between the effectiveness of the three treatments [Wilk's Lambda F(2,28) = 8.64, p = 0.001]. No significant difference between treatment with glucose and treatment with sucrose was noted, but the treatment effectiveness for fructose was significantly lower than sucrose [F (1,29) = 16.09, p < 0.001] and glucose [F (1,29) = 15.64, p < 0.001]. The preferred treatment choices before the study were as follows: 36% glucose, 18% sucrose, and 33% fructose sources. Poststudy, 52% of children preferred the same treatment, which was effective (glucose or sucrose), followed by 35% who changed their preference to an effective treatment. CONCLUSION: Skittles are as effective in treating hypoglycemia as more expensive BD Glucose Tablets in children with type 1 diabetes.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».