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Enregistrement W2808977183 · doi:10.2337/db18-290-or

Relationship between Amount and Type of Dietary Fat, Postprandial Glycemia, and Insulin Requirements in Type 1 Diabetes

2018· article· en· W2808977183 sur OpenAlexaboutno aff
Kirstine Bell, Sally Duke, Kylie Alexander, Margaret McGill, Jencia Wong, Gregory Fulcher, Stephen M. Twigg, Jennie Brand‐Miller, Garry M. Steil

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsulinGlycemicPostprandialMedicineType 1 diabetesEndocrinologyMealInternal medicineType 2 diabetesDiabetes mellitusBolus (digestion)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ADA recommends individuals with type 1 diabetes (T1D) are taught to adjust insulin for dietary fat however optimal adjustments are not yet clear. This study aimed to determine 1) the relationship between the ‘amount’ and ‘type’ of dietary fat and glycemia and 2) the optimal insulin adjustments for dietary fat. Six adults with T1D using insulin pump therapy attended the research clinic on 9 to 12 occasions. On the first 6 visits, participants consumed meals containing 45g CHO with either 0g, 20g, 40g, or 60g fat and either saturated (SFA), monounsaturated (MUFA) or polyunsaturated (PUFA) fat. Insulin was dosed using individual insulin: carbohydrate ratio as a dual-wave 50/50% split over 2h. On subsequent visits, participants repeated the 20 to 60g fat meals with the insulin dose estimated using a model predictive bolus, with up to 2 repeats/meal until glycemic control achieved. With the same insulin dose, mean 5h incremental area under the curve (iAUC) was increased by 46%, 23% and 139% for the 3 fat loads relative to the 0g fat meal (0g: 509 ± 153; 20g: 742 ± 742; 40g: 626 ± 74; 60g: 1216 ± 434mmol/L.min; ns). The type of fat made small but non-significant differences to the 5h iAUC. To achieve glycemic control, on average, participants required 20-60% more insulin, delivered as a dual-wave over 1.25-2h. This study provides foundation for mealtime insulin dosing recommendations for dietary fat in T1D. Disclosure K. Bell: Other Relationship; Self; Novo Nordisk Inc.. S. Duke: None. K.M. Alexander: None. M. McGill: Advisory Panel; Self; Abbott. Speaker's Bureau; Self; AstraZeneca. Advisory Panel; Self; Merck Sharp & Dohme Corp.. Speaker's Bureau; Self; Merck Sharp & Dohme Corp. J. Wong: Speaker's Bureau; Self; Novo Nordisk A/S, AstraZeneca, Eli Lilly and Company. G. Fulcher: Other Relationship; Self; Novo Nordisk Inc., Janssen Scientific Affairs, LLC., Boehringer Ingelheim GmbH, Merck Sharp & Dohme Corp. S.M. Twigg: Advisory Panel; Self; Abbott. Consultant; Self; Abbott. Advisory Panel; Self; Novo Nordisk Inc., Sanofi-Aventis, AstraZeneca, Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc., Eli Lilly and Company. Speaker's Bureau; Self; AstraZeneca, Merck Sharp & Dohme Corp.. Other Relationship; Self; Abbott. J. Brand-Miller: Board Member; Self; Glycemic Index Foundation. Other Relationship; Self; Hachette Australia. Stock/Shareholder; Spouse/Partner; Novo Nordisk A/S. Other Relationship; Self; Pam Krauss Books. G.M. Steil: Consultant; Self; Profusa, Eli Lilly and Company.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,266 · 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'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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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