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Enregistrement W2783274781 · doi:10.1111/dme.13581

Dual‐hormone artificial pancreas: benefits and limitations compared with single‐hormone systems

2018· review· en· W2783274781 sur OpenAlexaff
Tricia M. Peters, Ahmad Haidar

Notice bibliographique

RevueDiabetic Medicine · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtificial pancreasMedicineHormoneGlucagonPancreasInsulinHypoglycemiaDiabetes mellitusInternal medicineEndocrinologyBlood Glucose Self-MonitoringType 1 diabetesIntensive care medicineContinuous glucose monitoring

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technological advances have made the artificial pancreas a reality. This has the potential to improve the lives of individuals with Type 1 diabetes by reducing the risk of hypoglycaemia, achieving better overall glucose control, and enhancing quality of life. Both single-hormone (insulin-only) and dual-hormone (insulin and glucagon) systems have been developed; however, a focused review of the relative benefits of each artificial pancreas system is needed. We reviewed studies that directly compared single- and dual-hormone systems to evaluate the efficacy of each system for preventing hypoglycaemia and maintaining glycaemic control, as well as their utility in specific situations including during exercise, overnight and during the prandial period. We observed additional benefits with the dual-hormone artificial pancreas for reducing the risk of hypoglycaemic events overall and during exercise over the study duration. The single-hormone artificial pancreas was sufficient for maintenance of euglycaemia in the overnight period and for preventing late-onset post-exercise hypoglycaemia. Future comparative studies of longer duration are required to determine whether one system is superior for improving mean glucose control, eliminating severe hypoglycaemia, or improving quality of life.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,156
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,176 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations73
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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