Defining Outcomes for β-cell Replacement Therapy in the Treatment of Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
β-cell replacement therapy, available currently as pancreas or islet transplantation, has developed without a clear definition of graft functional and clinical outcomes. The International Pancreas and Islet Transplant Association and European Pancreas and Islet Transplantation Association held a workshop to develop consensus for an International Pancreas and Islet Transplant Association and European Pancreas and Islet Transplant Association Statement on the definition of function and failure of current and future forms of β-cell replacement therapy. There was consensus that β-cell replacement therapy could be considered as a treatment for β-cell failure, regardless of etiology and without requiring undetectable C-peptide, accompanied by glycemic instability with either problematic hypoglycemia or hyperglycemia. Glycemic control should be assessed at a minimum by glycated hemoglobin (HbA1c) and the occurrence of severe hypoglycemia. Optimal β-cell graft function is defined by near-normal glycemic control (HbA1c ≤6.5% [48 mmol/mol]) without severe hypoglycemia or requirement for insulin or other antihyperglycemic therapy, and with an increase over pretransplant measurement of C-peptide. Good β-cell graft function requires HbA1c less than 7.0% (53 mmol/mol) without severe hypoglycemia and with a significant (>50%) reduction in insulin requirements and restoration of clinically significant C-peptide production. Marginal β-cell graft function is defined by failure to achieve HbA1c less than 7.0% (53 mmol/mol), the occurrence of any severe hypoglycemia, or less than 50% reduction in insulin requirements when there is restoration of clinically significant C-peptide production documented by improvement in hypoglycemia awareness/severity, or glycemic variability/lability. A failed β-cell graft is defined by the absence of any evidence for clinically significant C-peptide production. Optimal and good function are considered successful clinical outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».