Pediatric data of the usefulness of estimated average glucose (eAG) in glycemic control and cardiovascular risk reduction
Notice bibliographique
Résumé
The Estimated Average Glucose (eAG) is assumed to provide patients a better understanding of their recent average blood sugar levels comparing to HbA1c, therefore better control their glycemic levels. However, since its inception, debates on its clinical utility have been over several years leading to an unpopular laboratory and clinical practice of adoption; and there is no evidence to support or against the usefulness of eAG in real world medical practice. Data set presented in this article is related to our research paper entitled “Usefulness of Estimated Average Glucose (eAG) in glycemic Control and Cardiovascular Risk Reduction”, available in Clinical Biochemistry [1]. In this article, we compared population lipid and glycemic controls in pediatric diabetic patients of the regional health authority (RHA) zone 1.1 in New Brunswick, Canada, before and after the eAG implementation in January 2010, and with other 7 zones that do not report the parameter. Data (7,355 HbA1c values and 2,062 LDL-c values) was extracted from all pediatric diabetic patients in the Provincial Diabetes Registry from 2008 to 2014. The proportions of patients achieving therapeutic targets (HbA1c<53 mmol/mol (7.0%) and LDL-c<2.6 mmol/L) and the distributions of HbA1c and LDL-c values pre/post the eAG implementation in RHA Zone 1.1 were assessed. Additionally, to investigate whether the glycemic and cholesterol control in pediatric diabetic patients in RHA Zone 1.1 after the implementation of eAG was better than in other zones, we also compared the medians and inter quartile ranges of HbA1c and LDL-c from different zones from 2010 to 2014.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».