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Enregistrement W2810490253 · doi:10.1089/dia.2018.0060

Adaptability of Closed Loop During Labor, Delivery, and Postpartum: A Secondary Analysis of Data from Two Randomized Crossover Trials in Type 1 Diabetes Pregnancy

2018· article· en· W2810490253 sur OpenAlexaff
Zoe A. Stewart, Jennifer M. Yamamoto, Malgorzata E. Wilinska, Sarah Hartnell, Conor Farrington, Roman Hovorka, Helen Murphy

Notice bibliographique

RevueDiabetes Technology & Therapeutics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesGates Cambridge TrustCambridge TrustAbbott Diabetes CareDiabetes UKNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineInterquartile rangePregnancyRandomized controlled trialHypoglycemiaVaginal deliveryObstetricsCrossover studyPostpartum periodDiabetes mellitusNeonatal hypoglycemiaType 1 diabetesCesarean deliveryInternal medicineGestationGestational diabetesEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tight glucose control during labor and delivery is recommended for pregnant women with type 1 diabetes. This can be challenging to achieve using the current treatment modalities. The automated nature of closed loop and its ability to adapt to real-time glucose levels make it well suited for use during labor, delivery, and the immediate postpartum period. We report observational data of participants from two randomized crossover trials who chose to continue using closed loop during labor, delivery, and postpartum. Labor was defined as the 24 h before delivery and postpartum as the 48 h after delivery. The glucose target range during pregnancy was 3.5-7.8 mmol/L (63-140 mg/dL) and 3.9-10 mmol/L (70-180 mg/dL) after delivery. Twenty-seven (84.4%) of the potential 32 trial participants used closed loop through labor, delivery, and postpartum. Use of closed loop was associated with 82.0% (interquartile range [IQR] 49.3, 93.0) time-in-target range during labor and delivery and a mean glucose of 6.9 ± 1.4 mmol/L (124 ± 25 mg/dL). Closed loop performed well throughout vaginal, elective, and emergency cesarean section deliveries. Postpartum, women spent 83.3% (IQR 75.2, 94.6) time-in-target range (3.9-10.0 mmol/L [70-180 mg/dL]), with a mean glucose of 7.2 ± 1.4 mmol/L (130 ± 25 mg/dL). There was no difference in maternal glucose concentration between mothers of infants with and without neonatal hypoglycemia (6.9 ± 1.6 mmol/L and 6.8 ± 1.1 mmol/L [124 ± 29 mg/dL and 122 ± 20 mg/dL] respectively; P = 0.84). Automated closed-loop insulin delivery is feasible during hospital admissions for labor, delivery, and postpartum. Larger scale studies are needed to evaluate its efficacy compared with current clinical approaches as well as understand how women and healthcare providers will adopt this technology.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations49
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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