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Enregistrement W2810835285 · doi:10.71781/26589

Optimisation du contrôle glycémique des patients atteints de diabète de type 1 : traitement efficace des hypoglycémies, calcul des glucides et pancréas artificiel

2017· dissertation· fr· W2810835285 sur OpenAlexfundno aff
Véronique Gingras

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2017
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCanadian Institutes of Health ResearchFonds de Recherche du Québec - SantéDiabète Québec
Mots-clésMedicineGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’optimisation du contrôle glycémique est primordiale pour réduire le risque de complications associées au diabète. Toutefois, une proportion importante des patients atteints de diabète de type 1 (DT1) n’atteint pas les cibles d’hémoglobine glyquée (HbA1c) et la fréquence des hypoglycémies demeure élevée. Nous pensons qu’une simplification du contrôle glycémique prandial ainsi qu’un traitement efficace de l’hypoglycémie permettraient d’améliorer le contrôle glycémique global. Nous avons montré qu’une majorité de patients se disent confiants relativement à l’utilisation du calcul des glucides pour la détermination du bolus d’insuline prandial, mais un nombre élevé de difficultés spécifiques sont rapportées. De plus, les outils technologiques pour faciliter le calcul des glucides sont peu utilisés par les patients malgré une perception favorable. Le système en boucle-fermée de contrôle de la glycémie communément appelé « pancréas artificiel (PA) » est une technologie par laquelle les taux d’infusion d’insuline par un système de perfusion sous-cutanée continue d'insuline (pompe à insuline) sont modifiés périodiquement selon les recommandations générées par un ordinateur (algorithme) et découlant des lectures du système de surveillance en continu du glucose. Le PA améliore considérablement le contrôle glycémique chez les patients atteints de DT1, mais le contrôle glycémique prandial demeure un défi important. Nous avons développé une stratégie simplifiée de bolus prandial combinée au PA. Avec cette stratégie, les patients choisissent une catégorie de repas basée sur une évaluation semi-quantitative du contenu en glucides (ex. repas régulier = 30 à 60 g de glucides). Dans des conditions contrôlées avec un PA à double-hormone (insuline et glucagon), cette stratégie s’est avérée efficace pour le contrôle glycémique postprandial, sauf dans le cas des repas à teneur très élevée en glucides (> 90 g). Après avoir ajouté une catégorie de repas, nous avons testé la stratégie simplifiée dans des conditions non contrôlées. Le contrôle glycémique avec la stratégie simplifiée était similaire à celui obtenu avec le calcul des glucides classique, avec toutefois une fréquence élevée d’hypoglycémies, ce qui a mené à des modifications de l’algorithme. Nous avons finalement démontré la sécurité d’une telle approche simplifiée de bolus prandial dans un contexte de catégorisation erronée du repas. Nous avons également observé une faible adhésion aux recommandations pour le traitement de l’hypoglycémie légère à modérée. Les patients atteints de DT1 consomment en moyenne le double de glucides pour le traitement de l’hypoglycémie comparativement à la recommandation actuelle. D’un autre côté, nous avons démontré chez des patients avec DT1 traités par pompe à insuline que 16 à 21 g de glucides, tel que recommandé, était insuffisant pour traiter une majorité des épisodes d’hypoglycémie dans un délai de 15 minutes. En résumé, les patients rapportent plusieurs difficultés associées au calcul des glucides et le PA représente une thérapie prometteuse pour amoindrir ce fardeau. Une stratégie de bolus prandial basée sur une catégorisation du repas permettrait de simplifier le calcul des glucides tout en préservant un contrôle glycémique adéquat. Par ailleurs, une majorité de patients atteints de DT1 n’adhère pas aux recommandations pour le traitement de l’hypoglycémie, ce qui pourrait en partie s’expliquer par le manque d’efficacité de cette recommandation chez un large sous-groupe de patients.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Autre
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devislow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,212 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Autre devis
Domainenon disponible
GenreAutre · Empirique

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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