The response to short‐term intensive insulin therapy in type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Although a short course of intensive insulin therapy (IIT) can improve beta-cell function and glycaemic control in most patients with newly diagnosed type 2 diabetes (T2DM), the impact of this intervention in diabetes of longer duration has not been carefully studied. Thus, we sought to evaluate the effect of short-term IIT in patients with established T2DM. METHODS: Thirty-four patients, with diabetes of mean 5.9 +/- 6.6 years duration, underwent 4-8 weeks of IIT, with 4-h meal test administered at baseline and at 1 day post-IIT. A positive clinical response was defined as fasting glucose < 7.0 mmol/l off any antidiabetic therapy at the latter test. RESULTS: A positive response was achieved in 68% (n = 23) of the subjects. At baseline meal test, the responders had lower glucose levels than the non-responders from 120 to 240 min (all timepoints p < or = 0.0008) and higher late incremental area-under-the-C-peptide-curve (AUC(Cpep)), particularly from 60 to 150 min (all p < 0.005). Beta-cell function (ratio of AUC(Cpep) to AUC(gluc) divided by HOMA-IR) was similar between the groups at baseline (median 54.1 vs. 51.3, p = 0.62) but after IIT was significantly higher in the responders (109.3 vs. 57.4, p = 0.009). At baseline, the strongest predictors of the change in beta-cell function were glucose levels between 180 and 240 min (all r = -0.5, p = 0.005) and incremental AUC(Cpep) from 120 to 180 min (all r > or = 0.66, p < or = 0.0001), both reflecting late-phase insulin secretion. CONCLUSIONS: The clinical response to short-term IIT is variable, consistent with the heterogeneity of T2DM. However, preserved late-phase insulin secretion may identify those patients who can benefit from this intervention with improved beta-cell function.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».