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Enregistrement W2129403838 · doi:10.2337/dc11-0706

Piloting a Novel Algorithm for Glucose Control in the Coronary Care Unit

2011· article· en· W2129403838 sur OpenAlexafffund
Kara Nerenberg, Abhinav Goyal, Denis Xavier, Alben Sigamani, Jennifer Ng, Shamir R. Mehta, Rafael Díaz, Mikhail Kosiborod, Salim Yusuf, Hertzel C. Gerstein

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHyperglycemia and glycemic control in critically ill and hospitalized patients
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineHypoglycemiaGlycemicCoronary care unitDiabetes mellitusMyocardial infarctionInsulinInternal medicineAcute coronary syndromeCardiologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Elevated glucose levels are common after an acute myocardial infarction (AMI) and increase the risk of death. Prior trials of glucose control after AMI have been inconsistent in their ability to lower glucose levels and have reported mixed effects on mortality. We developed a paper-based glucose-lowering algorithm and assessed its feasibility and safety in the setting of AMI. RESEARCH DESIGN AND METHODS: A total of 287 participants with an acute ST segment elevation myocardial infarction (STEMI) and a capillary glucose level ≥8.0 mmol/L were randomly allocated to glucose management with intravenous glulisine insulin using this algorithm in the coronary care unit (CCU), followed by once-daily subcutaneous insulin glargine for 30 days versus standard glycemic approaches. The primary outcome was a difference in mean glucose levels at 24 h. Participants were followed for clinical outcomes through 90 days. RESULTS: At 24 h, the mean glucose level was 1.41 mmol/L (95% CI 0.69-2.13) lower in the insulin (6.53 vs. 7.94 mmol/L). Differences in glucose levels were maintained at 72 h and 30 days. A total of 22.7% of the insulin group versus 4.4% of the standard group had biochemical hypoglycemia (with neither signs nor symptoms) in the CCU because of lower glycemic goals. However, there were no differences in symptomatic hypoglycemia or clinical outcomes between the groups. CONCLUSIONS: A paper-based insulin algorithm targeting glucose levels of 5.0-6.5 mmol/L (90-117 mg/dL) can be feasibly implemented in the CCU. A cardiovascular outcomes trial using this approach can determine whether targeted glucose lowering improves patient outcomes.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations17
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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