Consistency of Quantitative Scores of Hypoglycemia Severity and Glycemic Lability and Comparison with Continuous Glucose Monitoring System Measures in Long-Standing Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In long-standing type 1 diabetes (T1D), loss of endogenous insulin secretion and glucose dysregulation can lead to severe hypoglycemia and associated complications. Here, we report the serial consistency and the correlation between different scores that characterize glucose dysregulation using self-monitoring of blood glucose (SMBG), in a cohort of T1D individuals being evaluated for transplant eligibility in Clinical Islet Transplantation Consortium trials. SUBJECTS AND METHODS: In total, 152 C-peptide-negative T1D subjects with at least one severe hypoglycemia episode in the prior year documented SMBG at enrollment and every 6 months until deemed ineligible or transplanted. SMBG was used to calculate the HYPO score, Lability Index (LI), and mean amplitude of glycemic excursion (MAGE). Additionally, a blinded continuous glucose monitoring system (CGMS) was worn for 72 h at enrollment and every 12 months. RESULTS: In this cohort, LI was the most consistent (intraclass correlation coefficient=0.70) over time, followed by the HYPO score (0.51), with MAGE being the least consistent (0.36). Although MAGE and LI were highly correlated with each other, neither correlated with CGMS SD or glucose coefficient of variation (CV). Subjects spent a median of 97 min/day at <54 mg/dL using CGMS. The HYPO score correlated with CGMS time below 54 mg/dL and glucose CV. CONCLUSIONS: The HYPO score and LI are more consistent than MAGE in patients with established T1D experiencing severe hypoglycemic events and may be especially useful both for identifying subjects experiencing the greatest difficulty in maintaining glycemic control and for longitudinal assessment of novel interventions.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».