71-LB: Meta-analysis of Two Real-World Chart Review Studies to Determine the Effectiveness of FreeStyle Libre Flash Glucose Monitoring System on HbA1c in Adults with Type 2 Diabetes Managed with Basal Insulin
Notice bibliographique
Résumé
Two retrospective chart review studies evaluated the effectiveness of the FreeStyle Libre® Flash Glucose Monitoring System on HbA1c when used by adults with type 2 diabetes (T2D) in a real-world setting. Each study aimed to determine the effect of FreeStyle Libre when used for between 3 months to 6 months on HbA1c. Each study population included adults on a basal insulin regimen for at least 1 year who had been using FreeStyle Libre regularly for at least 3 months and with HbA1c between 8.0 and 12.0% (64 to 108 mmol/mol). Pregnant patients were excluded, as were patients on dialysis. This meta-analysis comprised of a total of 191 records from basal insulin using patients with T2D from 14 medical centers across Canada and the US. On average, HbA1c was 9.2±1.0% (76.8±10.7 mmol/mol) prior to FreeStyle Libre use, age was 60.0±11.3 years and average duration of insulin use 4.3±3.3 years (mean±SD), 95.8% of patients were on oral antidiabetic medications and 60.2% were male. Renal and CVD complications were reported by 31.4% and 28.3% of patients, respectively. HbA1c results were recorded between 90 and 194 days from the start of use of FreeStyle Libre, between December 2017 and March 2020. Overall mean change in HbA1c, after at least 3 months of using FreeStyle Libre, was significantly reduced by 1.1±0.14% (mean±SE); p<0.0001, with moderate to high heterogeneity between centers (Q=43.9, I2=74.9, p<0.0001) explained by differences in initial HbA1c between centers. No significant differences were detected between: age group, sex, BMI or duration of insulin use. This meta-analysis of two real-world, chart review studies concludes that people with T2D on basal insulin therapy, using FreeStyle Libre for between 3 to 6 months significantly reduced HbA1c. Disclosure A. L. Carlson: Board Member; Self; JDRF, Other Relationship; Self; Medtronic, Research Support; Self; Abbott Diabetes, Dexcom, Inc., Eli Lilly and Company, Novo Nordisk, Omnipod, Sanofi, UnitedHealth Group. T. D. Daniel: Advisory Panel; Self; Abbott Diabetes, Bayer Healthcare Pharmaceuticals Inc. A. Desantis: None. S. Jabbour: None. E. Karslioglu-french: None. D. F. Kruger: Advisory Panel; Self; Abbott Diabetes, Novo Nordisk, Sanofi US, Research Support; Self; Abbott Diabetes, Dexcom, Inc., Novo Nordisk, Speaker’s Bureau; Self; Dexcom, Inc., Eli Lilly and Company, Novo Nordisk, Stock/Shareholder; Self; Pendulum Therapeutics. E. Miller: Advisory Panel; Self; Abbott Diabetes, Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc., Eli Lilly and Company, Novo Nordisk Inc., Research Support; Self; Pendulum Therapeutics, Research Support; Spouse/Partner; Abbott Diabetes. K. Ozer: Research Support; Self; Abbott Diabetes, AbbVie Inc., Eli Lilly and Company, Novo Nordisk, Senseonics, Speaker’s Bureau; Self; Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc., Eli Lilly and Company, Novo Nordisk. T. Elliott: Advisory Panel; Self; Eli Lilly and Company, Novo Nordisk, Other Relationship; Self; Abbott Diabetes. Funding Abbott 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 | 0,023 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,054 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».