Test–Retest Reliability of a Continuous Glucose Monitoring System in Individuals with Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This study determined the test-retest reliability of a continuous glucose monitoring system (CGMS) (iPro™2; Medtronic, Northridge, CA) under standardized conditions in individuals with type 2 diabetes (T2D). SUBJECTS AND METHODS: Fourteen individuals with T2D spent two nonconsecutive days in a calorimetry unit. On both days, meals, medication, and exercise were standardized. Glucose concentrations were measured continuously by CGMS, from which daily mean glucose concentration (GLU(mean)), time spent in hyperglycemia (t(>10.0 mmol/L)), and meal, exercise, and nocturnal mean glucose concentrations, as well as glycemic variability (SD(w), percentage coefficient of variation [%cv(w)], mean amplitude of glycemic excursions [MAGEc, MAGE(ave), and MAGE(abs.gos)], and continuous overlapping net glycemic action [CONGA(n)]) were estimated. Absolute and relative reliabilities were investigated using coefficient of variation (CV) and intraclass correlation, respectively. RESULTS: Relative reliability ranged from 0.77 to 0.95 (P<0.05) for GLU(mean) and meal, exercise, and nocturnal glycemia with CV ranging from 3.9% to 11.7%. Despite significant relative reliability (R=0.93; P<0.01), t(>10.0 mmol/L) showed larger CV (54.7%). Among the different glycemic variability measures, a significant between-day difference was observed in MAGEc, MAGE(ave), CONGA6, and CONGA12. The remaining measures (i.e., SD(w), %cv(w), MAGE(abs.gos), and CONGA1-4) indicated no between-day differences and significant relative reliability. CONCLUSIONS: In individuals with T2D, CGMS-estimated glycemic profiles were characterized by high relative and absolute reliability for both daily and shorter-term measurements as represented by GLUmean and meal, exercise, and nocturnal glycemia. Among the different methods to calculate glycemic variability, our results showed SD(w), %cv(w), MAGE(abs.gos), and CONGAn with n ≤ 4 were reliable measures. These results suggest the usefulness of CGMS in clinical trials utilizing repeated measured.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».