727-P: The Association between Missed Basal Insulin Injections and Glycemic Control in Adults with Type 1 Diabetes Mellitus
Notice bibliographique
Résumé
Basal insulin injections are important for glycemic control in patients with type 1 diabetes mellitus (T1DM); however, patients may forget or skip doses. This study explored the adherence to basal insulin injections and the association of the pattern of missed basal insulin doses with glycemic control in patients with T1DM. A prospective real-world study was conducted in Sweden in patients with T1DM who began using a smart insulin pen for basal and/or bolus insulin administration together with their usual continuous glucose monitoring (CGM). This analysis included adults receiving basal insulin degludec, with at least one 14-day period with ≥70% CGM coverage. Outcomes aggregated over each 14-day period included: number of missed basal insulin doses (≥40 hrs between doses), time in range (TIR 70-180 mg/dL), time above range (TAR level 1 >180-250 mg/dL; level 2 >250 mg/dL), time below range (TBR level 1 54-<70 mg/dL; level 2 <54 mg/dL), mean glucose level, glucose management indicator (GMI) and coefficient of variability (%CV). Data were analyzed by mixed models with patient ID as random effect. Overall, 32 patients (mean age, 35.6 yrs) had 315 14-day periods of acceptable CGM coverage. The probability that a patient missed ≥1 basal insulin dose over a 14-day period was 22% and patients with high %CV had a higher probability (47%) of having a missed dose. Each missed basal insulin dose over a 14-day period was associated with a significant reduction in TIR (−2.61% [−0.63 hrs], p <0.001) and a corresponding statistically significant increase in TAR level 2 (+2.89% [+0.69 hrs], p <0.001), mean glucose level (+7.9 mg/dL, p <0.001) and GMI (+0.19%, p <0.001); no significant association was found with %CV, TBR or TAR level 1. This study demonstrates that missed basal insulin injections are associated with changes in TIR and GMI; as such, there is a significant need for tools, such as smart pens that provide downloadable data, to empower patients to improve insulin adherence. Disclosure N. Rajamand ekberg: Advisory Panel; Self; Boehringer Ingelheim International GmbH, Novo Nordisk, Sanofi, Other Relationship; Self; Boehringer Ingelheim (Canada) Ltd., Novo Nordisk. N. V. Hartvig: Research Support; Self; Novo Nordisk A/S, Stock/Shareholder; Self; Novo Nordisk A/S. A. Kaas: Employee; Self; Novo Nordisk A/S, Stock/Shareholder; Self; Novo Nordisk A/S. J. Moller: Employee; Self; Novo Nordisk A/S, Stock/Shareholder; Self; Novo Nordisk A/S. A. M. Mårdby: Employee; Self; Novo Nordisk A/S, Stock/Shareholder; Self; Novo Nordisk A/S. P. Adolfsson: Advisory Panel; Self; Eli Lilly and Company, Insulet Corporation, Novo Nordisk, Other Relationship; Self; Dexcom, Inc., Glooko, Inc., Novo Nordisk, Tandem Diabetes Care.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».