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Enregistrement W4281625132 · doi:10.2337/db22-95-or

95-OR: Impact of Flash Glucose Monitoring in People with Type 2 Diabetes Inadequately Controlled with Noninsulin Antihyperglycemic Therapy: IMMEDIATE study

2022· article· en· W4281625132 sur OpenAlexaboutno aff
RUTH E. BROWN, Ronnie Aronson

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlycemicType 2 diabetesHypoglycemiaDiabetes mellitusInternal medicineRandomized controlled trialInsulinEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Continuous glucose monitoring (CGM) has been shown to improve glycemic outcomes in people with diabetes using insulin therapies. In this multi-site, randomized trial, we studied adults with T2D inadequately controlled with non-insulin antihyperglycemic therapy to evaluate the impact of flash glucose monitoring (FGM) on glycemic and patient-reported outcomes. Participants received FGM + diabetes self-management education (DSME) or matched DSME alone for 16 weeks. Primary outcome was assessed by a blinded CGM device worn at baseline and at outcome. Among 116 participants enrolled (age 58.4 ± 10.1 years; T2D duration 10.1 ± 6.1 years; HbA1c 8.6 ± 1.1%) , the initial 82 completers (41 FGM + DSME, 41 DSME) showed time in range significantly greater in the FGM + DSME arm (76.1 ± 16.9%) compared to DSME arm (64.3 ± 23.2%) (p<0.01) . Time above range was similarly lower in the FGM + DSME arm (21.5 ± 17.8% vs. 31.3 ± 25.6%, p=0.03) . Hypoglycemia was rare in both arms. Glucose monitoring satisfaction scores improved in the FGM + DSME arm only (0.6 ± 0.5 vs. 0.0 ± 0.5, p<0.01) . Change in HbA1c was also greater in the FGM + DSME arm (-0.9 ± 0.9% vs. -0.5 ± 0.9%, p=0.03) . In this interim analysis, FGM users with T2D using non-insulin therapies had significantly greater time in range, satisfaction with glucose monitoring, and a greater reduction in HbA1c. Disclosure R.E.Brown: None. R.Aronson: Consultant; AstraZeneca, Becton, Dickinson and Company, Boehringer Ingelheim International GmbH, Eli Lilly and Company, Gilead Sciences, Inc., HTL Strefa, Janssen Pharmaceuticals, Inc., Merck & Co., Inc., Novo Nordisk, Sanofi, Research Support; AstraZeneca, Bausch Health, Canada, Bayer AG, Becton, Dickinson and Company, Boehringer Ingelheim International GmbH, Dexcom, Inc., Eli Lilly and Company, Insulet Corporation, Janssen Pharmaceuticals, Inc., Kowa Pharmaceuticals America, Inc., Medpace, Novo Nordisk, Sanofi, Tandem Diabetes Care, Inc., Xeris Pharmaceuticals, Inc., Zealand Pharma A/S. Funding Abbott Diabetes Care, Inc.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,276 · 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
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

Citations0
Publié2022
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