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Enregistrement W2950136952 · doi:10.1111/dom.13811

Sodium‐glucose co‐transporter inhibitors, their role in type 1 diabetes treatment and a risk mitigation strategy for preventing diabetic ketoacidosis: The STOP DKA Protocol

2019· review· en· W2950136952 sur OpenAlexaff
Ronald Goldenberg, Jeremy Gilbert, Irene Hramiak, Vincent Woo, Bernard Zinman

Notice bibliographique

RevueDiabetes Obesity and Metabolism · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of ManitobaManitoba HealthLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteHealth Sciences CentreSt Joseph's Health CareUniversity of TorontoWestern UniversitySunnybrook Health Science CentreLMC Diabetes & Endocrinology (Canada)
Organismes subventionnairesSanofiAstraZeneca
Mots-clésMedicineEmpagliflozinDiabetic ketoacidosisDapagliflozinDiabetes mellitusType 2 diabetesType 1 diabetesInsulinCanagliflozinIntensive care medicineInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent phase 3 clinical trials have evaluated the impact of adding sodium-glucose co-transporter (SGLT) inhibitors to the type 1 diabetes armamentarium. These trials studied SGLT2 inhibitors (dapagliflozin and empagliflozin) and a dual SGLT1 and SGLT2 inhibitor (sotagliflozin), and demonstrated that these oral non-insulin antihyperglycaemic medications are able not only to improve glycaemic control, but also to reduce body weight and extend time in range without increasing rates of hypoglycaemia in type 1 diabetes. Diabetic ketoacidosis (DKA) is a feature of type 1 diabetes and the risk is increased when SGLT inhibitors are used in type 1 diabetes. To minimize the risk of DKA and still gain the multiple benefits, we developed the "STOP DKA Protocol ", an easily accessible and practical tool, that provides a risk mitigation strategy for reducing DKA in patients with type 1 diabetes being treated with SGLT inhibitors.

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)0,002
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: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,292
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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations110
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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