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Enregistrement W2039152804 · doi:10.1210/jc.2012-2115

Continuous Glucose Monitoring after Islet Transplantation in Type 1 Diabetes: An Excellent Graft Function (β-Score Greater Than 7) Is Required to Abrogate Hyperglycemia, Whereas a Minimal Function Is Necessary to Suppress Severe Hypoglycemia (β-Score Greater Than 3)

2012· article· en· W2039152804 sur OpenAlexaboutno aff
Marie‐Christine Vantyghem, Violeta Raverdy, Anne-Sophie Balavoine, F. Defrance, Robert Caïazzo, Laurent Arnalsteen, Valéry Gmyr, Marc Hazzan, Christian Noël, Julie Kerr‐Conte, François Pattou

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsletMedicineContinuous glucose monitoringTransplantationType 2 diabetesType 1 diabetesInternal medicineDiabetes mellitusFunction (biology)EndocrinologyInsulinSurgeryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: For the last 10 yr, continuous glucose monitoring (CGM) has brought up new insights into the accuracy of blood glucose analysis. OBJECTIVE: Our objective was to determine how islet graft function was able to influence the various components of dysglycemia after islet transplantation (IT). DESIGN AND SETTING: We conducted a single-arm open-labeled study with a 3-yr follow-up in a referral center (ClinicalTrial.gov identifiers NCT00446264 and NCT01123187). PATIENTS: Twenty-three consecutive patients with type 1 diabetes (14 islet alone, nine islet after kidney) received IT within 3 months using the Edmonton protocol. INTERVENTION: INTERVENTION included 72-h CGM before and 3, 6, 9, 12, 24, and 36 months after transplantation. MAIN OUTCOME MEASURE: Graft function was estimated via β-score, a previously validated index (range 0-8) based on treatment requirements, C-peptide, blood glucose, and glycated hemoglobin. RESULTS: At the 3-yr visit, graft function persisted in 19 patients (82%), and 10 (43%) remained insulin independent. Glycated hemoglobin decreased in the whole cohort from 8.3% (7.3-9.0%) at baseline to 6.7% (5.9-7.7%) at 3 yr [median (interquartile range), P < 0.01]. Mean glucose, glucose sd, and time spent with glycemia above 10 mmol/liter (hyperglycemia) and below 3 mmol/liter (hypoglycemia) were significantly lower after IT (P < 0.05 vs. baseline). The four CGM outcomes were related to β-score (P < 0.001). However, partial function (β-score >3) was sufficient to abrogate hypoglycemia; suboptimal function (β-score >5) was necessary to significantly improve mean glucose, glucose sd, and hyperglycemia; and optimal function (β score >7) was necessary to normalize them. CONCLUSION: The four components of dysglycemia were not equally affected by the degree of islet graft function, which could have important implications for future development of β-cell replacement. A β-score above 3 dramatically reduced the occurrence of hypoglycemia.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations105
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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