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Enregistrement W4221045506 · doi:10.1177/19322968221085273

A Glycemia Risk Index (GRI) of Hypoglycemia and Hyperglycemia for Continuous Glucose Monitoring Validated by Clinician Ratings

2022· article· en· W4221045506 sur OpenAlexaff
David C. Klonoff, Jing Wang, David Rodbard, Michael A. Kohn, Chengdong Li, Dorian Liepmann, David Kerr, David Ahn, Anne L. Peters, Guillermo E. Umpierrez, Jane Jeffrie Seley, Nicole Y. Xu, Kevin T. Nguyen, Gregg D. Simonson, Michael S. D. Agus, Mohammed E. Al‐Sofiani, Gustavo Armaiz-Peña, Timothy S. Bailey, Ananda Basu, Tadej Battelino, Sewagegn Yeshiwas, Pierre‐Yves Benhamou, B. Wayne Bequette, Thomas Blevins, Marc D. Breton, Jessica R. Castle, J. Geoffrey Chase, Kong Y. Chen, Pratik Choudhary, Mark A. Clements, Kelly L. Close, Curtiss B. Cook, Thomas Danne, Francis J. Doyle, Angela Drincic, Kathleen Dungan, Steven V. Edelman, Niels Ejskjær, Juan Espinoza, G. Alexander Fleming, Gregory P. Forlenza, Guido Freckmann, Rodolfo J. Galindo, Ana María Gómez, Hanna A. Gutow, Lutz Heinemann, Irl B. Hirsch, Thanh D. Hoang, Roman Hovorka, Johan Jendle, Linong Ji, Shashank Joshi, Michaël Joubert, Suneil K. Koliwad, Rayhan Lal, M. Cecilia Lansang, Wei-An Lee, Lalantha Leelarathna, Lawrence A. Leiter, Marcus Lind, Michelle L. Litchman, Julia K. Mader, Katherine Mahoney, Boris Mankovsky, Umesh Masharani, Nestoras Mathioudakis, Alexander Yur'evich Mayorov, Jordan Messler, Joshua D. Miller, Viswanathan Mohan, James H. Nichols, Kirsten Nørgaard, David N. O’Neal, Francisco J. Pasquel, Athena Philis‐Tsimikas, Thomas R. Pieber, Moshe Phillip, William H. Polonsky, Rodica Pop‐Busui, Gerry Rayman, Eun‐Jung Rhee, Steven J. Russell, Viral N. Shah, Jennifer L. Sherr, Koji Sode, Elias K. Spanakis, Deborah J. Wake, Kayo Waki, Amisha Wallia, Melissa E. Weinberg, Howard Wolpert, Eugene E. Wright, Mihail Zilbermint, Boris Kovatchev

Notice bibliographique

RevueJournal of Diabetes Science and Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesAbbott Diabetes CareNational Institutes of HealthRoche Diabetes CareUniversity of California, San FranciscoNovo Nordisk FondenU.S. Department of Veterans AffairsGlenmark PharmaceuticalsNovo NordiskDexcomMannKind CorporationInsulet CorporationSanofiNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesAmgenPfizerAstraZenecaEli Lilly and CompanyU.S. Food and Drug AdministrationServierHorizon Therapeutics
Mots-clésContinuous glucose monitoringHypoglycemiaMedicineBlood Glucose Self-MonitoringDiabetes mellitusIndex (typography)Internal medicineIntensive care medicineEndocrinologyType 1 diabetesComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A composite metric for the quality of glycemia from continuous glucose monitor (CGM) tracings could be useful for assisting with basic clinical interpretation of CGM data. METHODS: We assembled a data set of 14-day CGM tracings from 225 insulin-treated adults with diabetes. Using a balanced incomplete block design, 330 clinicians who were highly experienced with CGM analysis and interpretation ranked the CGM tracings from best to worst quality of glycemia. We used principal component analysis and multiple regressions to develop a model to predict the clinician ranking based on seven standard metrics in an Ambulatory Glucose Profile: very low-glucose and low-glucose hypoglycemia; very high-glucose and high-glucose hyperglycemia; time in range; mean glucose; and coefficient of variation. RESULTS: The analysis showed that clinician rankings depend on two components, one related to hypoglycemia that gives more weight to very low-glucose than to low-glucose and the other related to hyperglycemia that likewise gives greater weight to very high-glucose than to high-glucose. These two components should be calculated and displayed separately, but they can also be combined into a single Glycemia Risk Index (GRI) that corresponds closely to the clinician rankings of the overall quality of glycemia (r = 0.95). The GRI can be displayed graphically on a GRI Grid with the hypoglycemia component on the horizontal axis and the hyperglycemia component on the vertical axis. Diagonal lines divide the graph into five zones (quintiles) corresponding to the best (0th to 20th percentile) to worst (81st to 100th percentile) overall quality of glycemia. The GRI Grid enables users to track sequential changes within an individual over time and compare groups of individuals. CONCLUSION: The GRI is a single-number summary of the quality of glycemia. Its hypoglycemia and hyperglycemia components provide actionable scores and a graphical display (the GRI Grid) that can be used by clinicians and researchers to determine the glycemic effects of prescribed and investigational treatments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations276
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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