Diurnal Glycemic Patterns during an 8-Week Open-Label Proof-of-Concept Trial of Empagliflozin in Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We recently reported improved glycemic control with reduced insulin dose in subjects with type 1 diabetes treated with the sodium glucose co-transporter-2 inhibitor empagliflozin. To further characterize the effects, we analyzed diurnal glycemic patterns by continuous glucose monitoring (CGM). METHODS: In an 8-week single-arm open-label pilot study of empagliflozin, we compared ambulatory glucose profiles produced from CGM data during 2-week intervals in a placebo run-in baseline period, end-of-treatment, and post-treatment. Change in glycemic exposure was evaluated by area under the median curve according to time of day (AUCTOTAL 12:00am-11:55pm; AUCDAY 7:05am-10:55pm, AUCNIGHT 11:00pm-7:00am), as well as glycemic variability, glycemic stability and time-in-target (≥70 to ≤140mg/dL). RESULTS: The 40 patients (26 on insulin pump) were aged 24±5 years and BMI 24.5±3.2 kg/m2. Consistent with the observed HbA1c decrease (8.0±0.9% to 7.6±0.9%, p<0.0001), normalized AUCTOTAL CGM decreased from 153.7±25.4 to 149.0±30.2mg/dL∙h at end-of-treatment (p = 0.31), and significantly increased post-treatment (164.1±29.5mg/dL∙h, p = 0.02). The numerical decrease in normalized AUCNIGHT (152.0±36.6 to 141.9±34.4mg/dL∙h, p = 0.13) exceeded AUCDAY (154.5±24.5 to 152.6±30.4mg/dL∙h, p = 0.65). Trends toward lower glycemic variability (83.1±18.9 to 75.6±28.6mg/dL, p = 0.06) and little change in glycemic stability (10.8±3.6 to 10.3±4.5mg/dL/h, p = 0.51) were observed. When empagliflozin was discontinued, these worsened relative to baseline (89.3±19.3mg/dL, p = 0.04 and 11.8±3.7mg/dL/hr, p = 0.08). Time-in-target numerically increased (40.2±11.9 to 43.1±13.5%, p = 0.69) at end-of-treatment but reversed post-treatment. Findings were similar on stratification of pump and MDI subjects. CONCLUSIONS: We observed that empagliflozin was associated with patterns of improved nighttime glycemia more prominent than daytime. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT01392560.
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 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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».