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Enregistrement W4252977245 · doi:10.51731/cjht.2021.50

Hybrid Closed-Loop Insulin Delivery Systems for People With Type 1 Diabetes

2021· article· en· W4252977245 sur OpenAlexaboutno aff
CADTH Health Technology Assessment Service

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Health Technologies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsulinHypoglycemiaGlycated hemoglobinMedicineDiabetes mellitusInsulin deliveryType 1 diabetesType 2 diabetesDiabetes managementInsulin pumpInsulin penBlood Glucose Self-MonitoringPregnancyIntensive care medicineInternal medicineEndocrinologyContinuous glucose monitoring

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blood glucose monitoring and insulin delivery are essential parts of the management of type 1 diabetes. Hybrid closed-loop insulin delivery (HCL) systems are a treatment option for people with type 1 diabetes and consist of an insulin pump, a continuous glucose monitor (CGM), and a computer program (algorithm) that allows the devices to communicate with each other and calculates insulin needs. CADTH conducted a Health Technology Assessment (HTA) of the use of HCL systems compared to other insulin delivery methods in people with type 1 diabetes to inform decisions regarding whether HCL systems have a place in the management of type 1 diabetes. HCL therapy generally improved the amount of time a person spent in target blood glucose ranges. Additionally, people who used HCL systems had improved average blood glucose levels (glycated hemoglobin [A1C]) over the preceding 2 or 3 months. However, the effectiveness or safety of HCL systems based on age, sex, race, glucose management, or other clinical features (e.g., those who are pregnant or planning pregnancy, or who have hypoglycemia unawareness or a history of severe hypoglycemia) is unknown. HCL systems were generally as safe as other insulin delivery methods. Additional studies with longer follow-up periods and more participants are needed to confirm the clinical effectiveness and safety of HCL systems. From a pan-Canadian, publicly funded health care system perspective, the cost of covering HCL systems for individuals with type 1 diabetes who are eligible for insulin pumps in their jurisdictions was estimated to be an additional $822,635,045 over 3 years compared with diabetes supplies that are currently covered. If HCL systems are covered for all individuals with type 1 diabetes, regardless of their current insulin-pump eligibility, the budget impact will be higher. HCL systems can help provide distance from demanding self-management and monitoring tasks for people living with type 1 diabetes; however, in order to do this, people using these systems must navigate complex relationships built on trust and collaboration. Given that type 1 diabetes self-management to date has required considerable attention to blood glucose numbers and technical tasks, developing these relationships of trust and collaboration will require a shift in understanding what it means to care for someone who has — or to self-manage — type 1 diabetes. It is not possible to conclude whether HCL systems will improve overall population health over the longer-term because the data for this are not available. It is also unclear which people with type 1 diabetes would benefit most from HCL systems. Eligibility criteria for the existing public insulin-pump program may be useful in making coverage decisions; trial periods may be considered to ensure HCL systems are working well for new users. Education and support are needed for people living with type 1 diabetes when they start to use HCL systems. Clinicians noted the need for interactions between diabetes educators and HCL system pump users. User-friendly devices and understandable reports are key to effective use. Eligibility for access through any publicly funded program for HCL systems should be based on evidence. The criteria for coverage should be consistent with broader public health goals and should not contribute to existing inequities in diabetes management.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,815
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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