Sliding Scale Regular Human Insulin for Identifying Critically Ill Patients Who Require Intensive Insulin Therapy and for Glycemic Control in those with Mild to Moderate Hyperglycemia
Notice bibliographique
Résumé
Two sliding scale regular human insulin (RHI) algorithms (SSI) were retrospectively evaluated to identify those who develop severe hyperglycemia (blood glucose (BG) > 180 mg/dL) and for glycemic management of continuously-fed, critically ill trauma patients with mild to moderate hyperglycemia (BG 126 to 179 mg/dL). Assignment of low or high SSI was based upon anticipated severity of difficulty in glycemic control. BG was obtained every 3 to 6 hours. Target BG range was 70 to 149 mg/dL. Patients who were unable to achieve a BG < 150 mg/dL with SSI and who required a continuous intravenous RHI infusion were identified. Twenty-five of 121 patients (21%) failed SSI necessitating more intensive insulin therapy. The low and high intensity SSI groups exhibited a baseline BG of 123 + 33 mg/dL and 164 + 20 mg/dL (P = 0.001). Average BG for each group was 129 ± 14 mg/dL and 145 ± 21 mg/dL (P = 0.001). Each group spent 20 ± 4 and 16 ± 5 hours/day within the target BG range (P = 0.001), respectively. Mild hypoglycemia (BG 40 - 60 mg/dL) occurred in 11% and 7% of patients from each group (P = N.S.). Severe hypoglycemia (BG < 40 mg/dL) occurred in zero and two (5%) patients, respectively (P = N.S). SSI served as a useful technique to identify those requiring more intensive insulin therapy and was safe and efficacious for continuously-fed, critically ill trauma patients with mild to moderate hyperglycemia.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».