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Enregistrement W2760883322 · doi:10.1007/s00125-017-4449-2

Random non-fasting C-peptide testing can identify patients with insulin-treated type 2 diabetes at high risk of hypoglycaemia

2017· article· en· W2760883322 sur OpenAlexfundno aff
S Hope, Bridget Knight, Beverley M. Shields, Anita Hill, Pratik Choudhary, W. David Strain, Timothy J. McDonald, Angus G. Jones

Notice bibliographique

RevueDiabetologia · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of ExeterNational Institute for Health and Care ResearchMcGill UniversityNIHR Exeter Clinical Research FacilityAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésMedicineInternal medicineInsulinEndocrinologyDiabetes mellitusType 1 diabetesC-peptideType 2 diabetesHypoglycemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS/HYPOTHESIS: The aim of this study was to determine whether random non-fasting C-peptide (rCP) measurement can be used to assess hypoglycaemia risk in insulin-treated type 2 diabetes. METHODS: We compared continuous glucose monitoring-assessed SD of blood glucose and hypoglycaemia duration in 17 patients with insulin-treated type 2 diabetes and severe insulin deficiency (rCP < 200 pmol/l) and 17 matched insulin-treated control patients with type 2 diabetes but who had preserved endogenous insulin (rCP > 600 pmol/l). We then assessed the relationship between rCP and questionnaire-based measures of hypoglycaemia in 256 patients with insulin-treated type 2 diabetes and a comparison group of 209 individuals with type 1 diabetes. RESULTS: Continuous glucose monitoring (CGM)-assessed glucose variability and hypoglycaemia was greater in individuals with rCP < 200 pmol/l despite similar mean glucose. In those with low vs high C-peptide, SD of glucose was 4.2 (95% CI 3.7, 4.6) vs 3.0 (2.6, 3.4) mmol/l (p < 0.001). In the low-C-peptide vs high-C-peptide group, the proportion of individuals experiencing sustained hypoglycaemia ≤ 4 mmol/l was 94% vs 41% (p < 0.001), the mean rate of hypoglycaemia was 5.5 (4.4, 6.7) vs 2.1 (1.4, 2.9) episodes per person per week (p = 0.004) and the mean duration was 630 (619, 643) vs 223 (216, 230) min per person per week (p = 0.01). Hypoglycaemia ≤ 3 mmol/l was infrequent in individuals with preserved C-peptide (1.8 [1.2, 2.6] episodes per person per week vs 0.4 [0.1, 0.8] episodes per person per week for low vs high C-peptide, p = 0.04) and only occurred at night. In a population-based cohort with insulin-treated type 2 diabetes, self-reported hypoglycaemia was twice as frequent in those with rCP < 200 pmol/l (OR 2.0, p < 0.001) and the rate of episodes resulting in loss of consciousness or seizure was five times higher (OR 5.0, p = 0.001). The relationship between self-reported hypoglycaemia and C-peptide was similar in individuals with type 1 and type 2 diabetes. CONCLUSIONS/INTERPRETATION: Low rCP is associated with increased glucose variability and hypoglycaemia in patients with insulin-treated type 2 diabetes and represents a practical, stable and inexpensive biomarker for assessment of hypoglycaemia risk.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,925

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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