The association between glycaemic control during hospitalization and risk of adverse events: A retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Hyperglycaemia is common during hospitalization; glycaemic targets in non-critical care settings have not been well studied. We assessed associations between inpatient glycaemic control and adverse events. METHODS: We conducted a retrospective cohort study on non-critically ill medical patients hospitalized in a tertiary care hospital between 2015 and 2018. Mean glycaemia during the first four days of hospitalization was categorized as 4.0-7.0 mmol/L, 7.1-10.0 mmol/L and >10.0 mmol/L. The primary outcome was a composite of adverse events including mortality, infections, acute kidney injury, thromboembolic and cardiovascular events. The secondary outcome was hypoglycaemia, defined as any glycaemia <4.0 mmol/L. Logistic regression was used to assess adverse events, and a Cox proportional hazards model was used to estimate hypoglycaemia risk. RESULTS: Our cohort included 1,368 patients, of whom 407 (29.8%) experienced an adverse event. We did not find associations between glycaemia of 4.0-7.0 mmol/L (adjusted odds ratio [OR]: 0.88, 95% confidence interval [CI]: 0.63-1.23) or glycaemia of >10.0 mmol/L (adjusted OR: 0.98, 95% CI: 0.75-1.28) and the occurrence of adverse events, compared to a glycaemia of 7.1-10.0 mmol/L. Glycaemia of >10.0 mmol/L was associated with an increased risk of hypoglycaemia (adjusted hazard ratio [HR]: 1.72, 95% CI: 1.21-2.45). Hypoglycaemia was associated with adverse events (adjusted OR 1.85, 95% CI 1.31-2.60). CONCLUSIONS: Neither glycaemia of 4.0-7.0 mmol/L nor glycaemia of >10.0mmol/L during non-critical care hospitalization was associated with increased adverse events. Glycaemia of >10.0 mmol/L was associated with increased hypoglycaemia, likely due to aggressive glucose lowering. These findings highlight the need for further studies to discern optimal inpatient glycaemic targets.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».