Randomized Trial of Long-Acting Insulin Glargine Titration Web Tool (LTHome) Versus Enhanced Usual Therapy of Glargine Titration (INNOVATE Trial)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Basal insulin titration in the real world is often unsuccessful. LTHome, a web tool, applies a rules engine-based algorithm providing insulin titration advice directly to the patient. METHODS: This pilot, randomized trial evaluates basal insulin glargine titration by LTHome compared to enhanced usual therapy ([EUT]-diabetes education program) over 12 weeks. Important inclusion criteria: 18-75 years, type 2 diabetes, computer literacy, and HbA1c >7.0%. Trial protocol was approved by ethics board. RESULTS: We randomized 139 subjects. The achievement of primary composite outcome (four out of seven fasting plasma glucose [FPG] within 5-7.2 mmol/L + mean for three consecutive FPG within 5-7.2 mmol/L + no severe hypoglycemia) was 15% in LTHome versus 41% in EUT (noninferiority not met, P-value = 0.92). Other outcomes were similar between the LTHome and EUT arms: alternate composite outcome achievement (last five FPG mean within the range of 5-7.2 mmol/L + no hypoglycemia, 47% and 51%, P = 0.73); A1c reduction (-1.0% and -1.1%, P = 0.66); proportion achieving A1c ≤7% (14% and 20%, P = 0.36); and hypoglycemia incidence (31% and 37%, P = 0.4), respectively. Patient satisfaction score improvements were greater in LTHome versus EUT (change in fear of hypoglycemia score P = 0.04 and change in diabetes distress score P = 0.04). The mean number of additional healthcare provider visits was 0.13 for LTHome and 1.22 for EUT (P < 0.01). CONCLUSION: INNOVATE trial suggests clinical utility of LTHome compared to EUT in real-life settings. Further research is needed to evaluate the efficacy and safety of automated insulin titration algorithms.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».