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Enregistrement W3023467463 · doi:10.1210/jendso/bvaa046.848

MON-652 The Prevalence and Clinical Characteristics of Adult Patients Presenting with Sodium-Glucose Co-Transporter-2 Inhibitor Associated Euglycemic Diabetic Ketoacidosis

2020· article· en· W3023467463 sur OpenAlexaffabout
Alexa Clark, Arifuddin Saad Mohammed, Amol Raut, Sarah Moore, Sara Awad

Notice bibliographique

RevueJournal of the Endocrine Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCanagliflozinDiabetic ketoacidosisDiabetes mellitusInternal medicineType 2 diabetesKetoacidosisEndocrinologyInsulinType 1 diabetesEmpagliflozinGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Sodium-Glucose Co-Transporter-2 Inhibitors (SGLT-2i) have been associated with euglycemic diabetic ketoacidosis (EuDKA). The pathophysiology is related to decrease insulin secretion given glucosuria and lower insulin to glucagon ratio, resulting in enhanced lipolysis and ketogenesis at a lower glucose level. SGLT-2i may unmask underlying undiagnosed type-1 diabetes/Latent Autoimmune Diabetes of the Adult (LADA). Objective: (1)To describe the frequency and clinical characteristics of SGLT-2i associated EuDKA at a Canadian tertiary care centre. (2)To identify the most common underlying diabetes-type associated with EuDKA. Methods: A chart review identified patients with SGLT-2i-associated EuDKA from June 2015 to May 2019 who presented to a Canadian tertiary care centre. Clinical characteristics include age, gender, diabetes type, SGLT-2i drug prescribed, laboratory results at the time of EuDKA and possible precipitants were reviewed. Pancreatic autoantibodies (anti-GAD-65, anti-islet cell, IA-2, and insulin antibodies) were measured to screen for the possibility of undiagnosed LADA. Results: Between June 2015 to May 2019, there were 647 DKA events of which 43 were related to SGLT-2i (Prevalence 6.64%). Canagliflozin was the most common SGLT-2i (53.5%) followed by Empagliflozin (34.9%). The most common precipitant was infection (16.3%), followed by surgery (14%). At presentation, average blood glucose was 14.95±12.51 mmol/L, pH 7.23±0.16, HCO3 12.86 ± 5.51 mmol/L, potassium 4.40±0.86 mmol/L and anion-gap 22.05±5.51 mmol/L. Average HbA1c was 9.2%±2.10 and BMI was 29.34±4.49. Twenty patients had pancreatic autoantibodies testing and seven were positive (35%), most commonly anti-GAD-65 (71.4%). As a result, seven patients were diagnosed with LADA who were previously diagnosed with type-2 diabetes. Out of the 7 patients with LADA, 2 had a positive family history of type-1 diabetes. Conclusion: SGLT-2i associated EuDKA could unmask underlying LADA. Further studies are warranted to determine if routine pancreatic antibodies should be drawn for diabetes typing prior to prescribing or at presentation of SGLT-2i associated EuDKA.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,671

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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