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Enregistrement W2071740101 · doi:10.4021/jem.v3i6.193

Comparison of Glycemic Variability by Using Insulin Glargine and Insulin Degludec in Japanese Patients With Type 1 Diabetes, Monitored by Continuous Glucose Monitoring: A Preliminary Report

2014· article· en· W2071740101 sur OpenAlexvenueno aff
Hidetaka Hamasaki, Takaaki Nakayama, Arisa Yamaguchi, Sumie Moriyama, Hisayuki Katsuyama, Masafumi Kakei, Hidekatsu Yanai

Notice bibliographique

RevueJournal of Endocrinology and Metabolism · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsulin degludecInsulin glargineMedicineInsulinGlycemicHypoglycemiaInternal medicineDiabetes mellitusEndocrinologyType 1 diabetesBasal (medicine)Type 2 diabetesContinuous glucose monitoring

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Insulin degludec is a novel ultra-long-acting basal insulin, which is used clinically first in Japan. We aimed to study efficacy of insulin degludec compared with insulin glargine in patients with type 1 diabetes, by using continuous glucose monitoring (CGM). Methods: Patients studied were 4 Japanese patients with type 1 diabetes treated by the basal-bolus insulin therapy. We studied the influences of switching from insulin glargine to insulin degludec on parameters for glycemic variability using CGM for consecutive three days. Parameters studied for glycemic variability include the 24 h mean glucose levels, standard deviation (SD) values of 24 h glucose levels, M-values, mean amplitude of glycemic excursions (MAGE) values, 24 h area under the glucose curve (AUC), time in hypoglycemia and time in hyperglycemia. We compared these CGM data using insulin glargine with those using insulin degludec. Results: Although a statistically significant difference was not obtained, 24 h mean glucose levels, 24 h AUC, SD values of 24 h glucose levels, MAGE values and time in hyperglycemia were smaller in the insulin degludec treatment as compared with those in the insulin glargine treatment. M-values in the insulin degludec treatment were significantly smaller than those in the insulin glargine treatment. Although a significant difference was not observed in time in hypoglycemia, hypoglycemia was developed in the patient during the treatment using insulin degludec. Conclusions: The present study showed that the switching from insulin glargine to insulin degludec as basal insulin improved glycemic variability in patients with type 1 diabetes. To our knowledge, this is the first to report efficacy of insulin degludec compared with insulin glargine in patients with type 1 diabetes by using CGM. J Endocrinol Metab. 2013;3(6):138-146 doi: http://dx.doi.org/10.4021/jem193w

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,542

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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