Randomized Trial of Long-Acting Insulin Glargine Titration Web Tool (LTHome) Versus Enhanced Usual Therapy of Glargine Titration (INNOVATE Trial)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle