Self-Monitoring of Blood Glucose (SMBG) in Insulin- and Non–Insulin-Using Adults with Diabetes: Consensus Recommendations for Improving SMBG Accuracy, Utilization, and Research
Notice bibliographique
Résumé
Current clinical guidelines for diabetes care encourage self-monitoring of blood glucose (SMBG) to improve glycemic control. Specific protocols remain variable, however, particularly among non-insulin-using patients. This is due in part to efficacy studies that neglect to consider (1) the performance of monitoring equipment under real-world conditions, (2) whether or how patients have been taught to take action on test results, and (3) the physiological, behavioral, and social circumstances in which SMBG is carried out. As such, a multidisciplinary group of specialists, including several endocrinologists, a health psychologist, a diabetes nurse practitioner, and a patient advocate (the Panel), discuss within this review article how the potential of SMBG might be fully realized in today's healthcare environment. The resulting recommendations cover technological, clinical, behavioral, and research considerations with the aim of achieving short- and long-term benefits, ranging from fewer hypoglycemic episodes to lower complication-related costs. The panel also made suggestions for designing future studies that increase the ability to discern optimal models of SMBG utilization for individuals with diabetes who may, or may not, use insulin.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».