Efficacy of Artificial Pancreas Use in Patients With Type 2 Diabetes Using Intensive Insulin Therapy: A Randomized Crossover Pilot Trial
Notice bibliographique
Résumé
Artificial pancreas (AP) systems have proven efficacy and superiority in glucose control compared with other insulin delivery methods in patients with type 1 diabetes (1,2). Patients with type 2 diabetes (T2D) requiring intensive insulin therapy are difficult to treat and could potentially benefit from AP. Two published reports have addressed AP and T2D in hospitalized patients, with overall results favoring AP (2,3). We aimed to test the applicability of a single-hormone (SH) (insulin only) AP algorithm in patients with T2D who require multiple daily injections (MDI) of insulin. We conducted an open-label, randomized, crossover study to compare glucose control under SH-AP and MDI in adults with T2D (≥55 years old, BMI >25 kg/m2, on ≥3 insulin injections/day). Exclusion criteria were change in hypoglycemic agents within 6 weeks prior to or during the study, creatinine clearance <30 mL/min, macrovascular event within the past 6 months, infections and hospitalization within the past 2 months, severe hypoglycemia in the past 2 weeks, or morning basal insulin. Participants were recruited at diabetes clinics of three Canadian (Quebec) participating centers. Respective ethics committees approved the study with written informed consent. Dexcom G4 Platinum (Dexcom, San Diego, CA) was inserted 24 h before interventions and calibrated 2–3 times/day. In a crossover design, each participant underwent two 24-h intervention visits using SH-AP and MDI in randomized order (separated by at least 3 days). Schedules were identical between these interventions: arrival at the research center at 6:30 p.m. (dinner and insulin bolus prior to that at home), standardized evening snack, next day’s breakfast at 8:00 a.m., lunch at 12:00 p.m., dinner at 5:00 p.m., 15-min walks at 10:00 a.m. and 3:00 p.m., and …
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».