Continuous Glucose Monitoring for Glycemic Control in Children and Adolescents Diagnosed with Diabetes Type 1: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of this meta-analysis was to evaluate the impact of continuous glucose monitoring (CGM) systems on short- and long-term glycemic control in children and adolescents diagnosed with diabetes type 1. METHODS: The review was registered in PROSPERO (CRD42019135152). We partly updated a formerly published systematic review and searched several databases (Ovid MEDLINE, Embase, CENTRAL, and Clinicaltrials.gov) in May 2019. Summary measures were estimated as relative risks (RR) and standardized mean differences (SMD). The primary endpoint of our analysis was frequency of hypoglycemic events. Quality of evidence was evaluated using the GRADE approach. RESULTS: Eleven studies with a total number of 818 patients were included in our review. Meta-analyses indicated a potential benefit of CGM systems regarding the relative risk of a severe hypoglycemic event (RR 0.78; 95% CI 0.29 to 2.04) and mean level of HbA1c at end of study (SMD -0.23; 95% CI -0.46 to 0.00). Certainty of evidence for effect estimates of these meta-analyses was low due to risk of selection bias and imprecision of the included studies. Qualitative analyses of the secondary outcomes of user satisfaction and long-term development of blood glucose supported these findings. CONCLUSION: CGM systems may improve glycemic control in children and adolescents diagnosed with diabetes type 1, but the imprecision of effects is still a problem. Only a few studies examined and reported data for pediatric populations in sufficient detail. Further research is needed to clarify advantages and disadvantages of CGM systems in children and adolescents.
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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 | 0,016 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».