981-P: Postprandial Hyperglycemia following Insulin Suspensions by the Artificial Pancreas: Implications for Bolus Calculators
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Conventional bolus calculators apply negative prandial insulin corrections when pre-meal glucose levels are low. The present study examined the need for this negative correction with the artificial pancreas (AP). Methods: Data were retrospectively analysed from a study conducted in a camp for children with type 1 diabetes. Meal boluses with negative corrections (n=98) of 47 participants (between 8-22 years old) using the McGill AP for 11 days were examined. The duration of insulin suspension before each meal and the insulin-on-board (IOB) at mealtime were calculated. The effects of these factors on postprandial hyperglycemia were analysed. Results: The rate of postprandial hyperglycemia was 28% (18/65) for meals preceded by basal insulin suspensions <70 minutes, and 52% (17/33) for meals preceded by suspensions ≥70 minutes (p=0.02). The rate of postprandial hyperglycemia following suspensions ≥70 minutes compared to <70 minutes was significantly higher only if there was no IOB (64% [9/14] vs. 29% [13/45]; p=0.01). Meal size and total daily insulin dose did not influence these results. Conclusion: Negative corrections with meal boluses may not be necessary following long insulin suspensions in the absence of IOB. Disclosure S. Major: None. A. El Fathi: None. E. Palisaitis: None. R.E. Kearney: None. J.E. von Oettingen: None. L. Legault: Advisory Panel; Self; Dexcom, Inc., Lilly Diabetes. Research Support; Self; AstraZeneca K.K., Merck & Co., Inc., Sanofi-Aventis. Other Relationship; Self; Lilly Diabetes. A. Haidar: Consultant; Self; Eli Lilly and Company. Research Support; Self; Dexcom, Inc., Eli Lilly and Company. Funding Canadian Institutes of Health Research (356406)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».