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Enregistrement W3134137658 · doi:10.2337/dc20-1674

Glycemic Outcome Associated With Insulin Pump and Glucose Sensor Use in Children and Adolescents With Type 1 Diabetes. Data From the International Pediatric Registry SWEET

2021· article· en· W3134137658 sur OpenAlex
Roque Cardona‐Hernandez, Anke Schwandt, Hessa Alkandari, Heiko Bratke, Agata Chobot, Nicole Coles, Sarah Corathers, Damla Gökşen, Peter W Goss, Zineb Imane, Katrin Nagl, Stephen O’Riordan, Craig Jefferies

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensMarkham Stouffville Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInsulin pumpType 1 diabetesDiabetic ketoacidosisDiabetes mellitusHypoglycemiaGlycemicLogistic regressionCohortType 2 diabetesInternal medicineInsulinPediatricsEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE Insulin delivery methods, glucose-monitoring modalities, and related outcomes were examined in a large, international, diverse cohort of children and adolescents with type 1 diabetes from the Better Control in Pediatric and Adolescent Diabetes: Working to Create Centers of Reference (SWEET) -Registry. RESEARCH DESIGN AND METHODS Participants with type 1 diabetes of ≥1 year, aged ≤18 years, and who had documented pump or sensor usage during the period August 2017–July 2019 were stratified into four categories: injections–no sensor (referent); injections + sensor; pump–no sensor; and pump + sensor. HbA1c and proportion of patients with diabetic ketoacidosis (DKA) or severe hypoglycemia (SH) were analyzed; linear and logistic regression models adjusted for demographics, region, and gross domestic product per capita were applied. RESULTS Data of 25,654 participants were analyzed. The proportions of participants (adjusted HbA1c data) by study group were as follows: injections–no sensor group, 37.44% (8.72; 95% CI 8.68–8.75); injections + sensor group, 14.98% (8.30; 95% CI 8.25–8.35); pump–no sensor group, 17.22% (8.07; 95% CI 8.03–8.12); and pump + sensor group, 30.35% (7.81; 95% CI 7.77–7.84). HbA1c was lower in all categories of participants who used a pump and/or sensor compared with the injections–no sensor treatment method (P < 0.001). The proportion of DKA episodes was lower in participants in the pump + sensor (1.98%; 95% CI 1.64–2.48; P < 0.001) and the pump–no sensor (2.02%; 95% CI 1.64–2.48; P < 0.05) groups when compared with those in the injections–no sensor group (2.91%; 95% CI 2.59–3.31). The proportion of participants experiencing SH was lower in pump–no sensor group (1.10%; 95% CI 0.85–1.43; P < 0.001) but higher in the injections + sensor group (4.25%; 95% CI 3.65–4.95; P < 0.001) compared with the injections–no sensor group (2.35%; 95% CI 2.04–2.71). CONCLUSIONS Lower HbA1c and fewer DKA episodes were observed in participants using either a pump or continuous glucose monitoring (CGM) or both. Pump use was associated with a lower rate of SH. Across SWEET centers, use of pumps and CGM is increasing. The concomitant use of pump and CGM was associated with an additive benefit.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,238 · 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