A Randomized Trial of a Home System to Reduce Nocturnal Hypoglycemia in Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Overnight hypoglycemia occurs frequently in individuals with type 1 diabetes and can result in loss of consciousness, seizure, or even death. We conducted an in-home randomized trial to determine whether nocturnal hypoglycemia could be safely reduced by temporarily suspending pump insulin delivery when hypoglycemia was predicted by an algorithm based on continuous glucose monitoring (CGM) glucose levels. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Following an initial run-in phase, a 42-night trial was conducted in 45 individuals aged 15-45 years with type 1 diabetes in which each night was assigned randomly to either having the predictive low-glucose suspend system active (intervention night) or inactive (control night). The primary outcome was the proportion of nights in which ≥1 CGM glucose values ≤60 mg/dL occurred. RESULTS: Overnight hypoglycemia with at least one CGM value ≤60 mg/dL occurred on 196 of 942 (21%) intervention nights versus 322 of 970 (33%) control nights (odds ratio 0.52 [95% CI 0.43-0.64]; P < 0.001). Median hypoglycemia area under the curve was reduced by 81%, and hypoglycemia lasting >2 h was reduced by 74%. Overnight sensor glucose was >180 mg/dL during 57% of control nights and 59% of intervention nights (P = 0.17), while morning blood glucose was >180 mg/dL following 21% and 27% of nights, respectively (P < 0.001), and >250 mg/dL following 6% and 6%, respectively. Morning ketosis was present <1% of the time in each arm. CONCLUSIONS: Use of a nocturnal low-glucose suspend system can substantially reduce overnight hypoglycemia without an increase in morning ketosis.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».