Do Postprandial Glucose Levels add Important Clinical Information When Fasting Glucose Levels are Near Normal in Non-Insulin-Dependent Patients with Type 2 Diabetes?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Practice guidelines recommend that both fasting and postprandial blood glucose measurements be performed to achieve glycemic targets, yet few type 2 diabetes patients engage in postprandial glucose (PPG) testing. The purpose of this study was to determine if PPG testing provides important additional clinical information beyond fasting plasma glucose (FPG) tests in well-controlled, non-insulin-dependent type 2 diabetes patients. Methods: Subjects were recruited from 8 pharmacies and instructed to perform daily FPG tests during days 1 to 7 (run-in phase) and daily FPG and PPG tests during days 8 to 21 (test phase). Results: The mean FPG from 362 tests ( n = 52 subjects) in the run-in phase was 7 mmol/L (SD 1.4). In the test phase, the mean FPG was 7 mmol/L (SD 1.6) and the mean PPG was 8.4 mmol/L (SD 2.2) from 700 tests. For FPG tests in the recommended target range of 4 to 7 mmol/L, 87% (322/370) of corresponding (same-day) PPG tests were within the target range of 5 to 10 mmol/L. In subjects whose mean FPG was 4 to 7 mmol/L, 87% of PPG tests were also within target limits. Conclusion: Community pharmacists are often asked by patients how frequently they should be monitoring their blood glucose, but the evidence supporting self-monitoring of blood glucose (SMBG) in non-insulin-dependent type 2 diabetes patients is conflicting and unclear. Given the results from this small study, testing PPG may be unnecessary for non-insulin-dependent type 2 diabetes patients achieving FPG targets, but further study is required.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».