Notice bibliographique
Résumé
Klonoff et al recently described a new glucose meter error grid.1 This error grid updates the limits for the various zones that contain clinically significant glucose meter errors. To determine these limits, clinicians were provided scenarios and were asked to describe glucose error levels that would prompt them to treat patients in several ways ranging from no treatment to emergency treatment. One could view this exercise as clinicians responding to a patient’s symptoms, or the threat of acute injury. Yet diabetes is a disease that includes the possibilities of acute injury and chronic injury due to persistent increases in glucose. Diabetic retinopathy is an example of serious chronic injury to patients with diabetes. Hemoglobin A1c levels that exceed 5.5% are associated with diabetic retinopathy.2 Yet an A1c level of 5.5% is equivalent to a mean glucose of 111 mg/dL.3 In error grid terms, a meter measuring glucose with a true level of 111 mg/dL, but reading 100 mg/dL, demonstrates an error in the A zone, which is the no-treatment-needed zone (this is the case for all of the popular glucose error grids including Clarke,4 Parkes,5 as well as the new surveillance error grid1). To be fair, the 5.5% level of A1c is the starting point for diabetic retinopathy but for an A1c level of 6.5% (equivalent to a mean glucose of 140 mg/dL), the prevalence of diabetic retinopathy doubles to 20%, yet this level of glucose bias is still in the A zone. One might argue that the possibility of a 10% to 40% consistent bias in modern-day glucose meters is unlikely. Yet, meters can exhibit biases due to interferences. Moreover, a large source of error for any assay, including glucose meters, is lot-to-lot reagent variability. Both of these errors can contribute to produce a consistent or fixed bias. Clearly one needs to inform about allowable glucose meter deviations associated with the treatment of acute injury and the proposed error grid does that superbly. We propose that another error grid is needed to inform about diabetes complications by providing allowable error limits for long-term bias. This situation has analogies in other areas such as preventive cardiology. An assay such as low density lipoprotein (LDL) cholesterol, which is not used to diagnose acute injury, might have limits set for allowable long-term bias to inform about the risk of coronary events associated with an incorrect LDL measurement.
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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 | 0,014 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,002 |
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 ».