Piloting a Novel Algorithm for Glucose Control in the Coronary Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».