User‐driven open‐source artificial pancreas systems and patient‐reported outcomes: A missed opportunity?
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This paper aims to highlight the attributes of engagement and urgency to act to control diabetes demonstrated by open-source artificial pancreas system users with the view that increased user involvement in research and practice can capitalize on these self-management traits; and to outline the challenges of researching outcomes in the context of unlicensed therapies. METHODS: A group of technically minded people with type 1 diabetes have reverse-engineered commercially available diabetes devices to help them achieve the diabetes outcomes they desire. Although studies have reported improved biomedical outcomes with these artificial pancreas systems, there are only a few studies examining patient-reported outcomes. RESULTS: The investigation of patient-reported outcomes for open-source artificial pancreas system users has been hampered by the rapid advances in the technology, the lack of randomized controlled trials and the ethical challenges of researching unregulated technologies. There is an on-going debate about the most appropriate types of measures to evaluate patient-related outcomes. CONCLUSIONS: The early adopters of open-source artificial pancreas systems exhibit many of the characteristics that predict optimal diabetes outcomes through engagement and urgency regarding self-management. These qualities should be harnessed to improve research in this and other areas of diabetes management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».