Impact of erroneous meal insulin bolus with dual-hormone artificial pancreas using a simplified bolus strategy - A randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Postprandial glucose control remains challenging for patients with type 1 diabetes (T1D). A simplified meal bolus approach with a dual-hormone (insulin and glucagon) closed-loop system (DH-CLS) has been tested; yet, the impact of categorization errors with this strategy is unknown. The objective was to compare, in a randomized controlled inpatient trial, DH-CLS with the simplified meal bolus approach for two different meals properly categorized or overestimated. We tested, in patients with T1D, the simplified strategy with two standardized breakfasts (n = 10 per meal) adequately categorized or overestimated: (1) 75 g and (2) 45 g of carbohydrate. No difference was observed for percentage of time <4.0 mmol/L over a 4-hour post-meal period (primary outcome; median [IQR]: 0[0-0] vs. 0[0-0] for both comparisons, p = 0.47 and 0.31 for the 75 g and 45 g meals, respectively). Despite higher meal insulin boluses with overestimation for both meals (9.2 [8.2-9.6] vs. 8.1 [7.3-9.1] U and 8.4 [7.2-10.4] vs. 4.8 [3.7-5.6] U; p < 0.05), mean glycemia, percentage of time in target range and glucagon infusion did not differ. Additional scenarios were tested in silico with comparable results. These results suggest that the DH-CLS with a simplified meal bolus calculation is probably able to avoid hypoglycemia in the event of meal size misclassification.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».