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Enregistrement W4281635632 · doi:10.2337/db22-762-p

762-P: Comparing Dual-Hormone and Single-Hormone Automated Insulin Delivery System on Nocturnal Glucose Management among Pediatric People Living with Type 1 Diabetes : A Pooled Analysis

2022· article· en· W4281635632 sur OpenAlexaboutno aff
ZEKAI WU, Virginie Messier, Maha Lebbar, RÉMI RABASA-LHORET

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlycemicInsulinInsulin deliveryType 1 diabetesInternal medicineDiabetes mellitusPediatricsEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Only three studies have directly compared the efficacy of dual-hormone (DH) automated insulin delivery (AID) systems and single-hormone (SH) AID on overnight glucose management in pediatric people living with type 1 diabetes (PPWT1D) . Their conclusions differ. Pooling data could lead to stronger conclusions. Methods: Pooled data from 3 open-label, randomized, controlled, crossover studies on comparing DH-AID and SH-AID among PPWT1D (8-17 y/o) . The primary outcome was time in range% (TIR%) overnight (00:00-06:00) based on continuous glucose monitoring. Paired t-test was applied to compare the two groups. Results: Records from 50 PPWT1D [median (Q1-Q3) age: 14.0 years (11.8, 16.0) , mean ± SD HbA1c: 8.2 ± 0.8%] provided 246 nights of data (Table) . TIR% [ (median (IQR) ] for SH-AID and DH-AID was 91.3% (58.3, 100.0) and 94.4% (76.4, 100.0) , respectively (P=0.024) . DH-AID was superior to SH-AID in reducing time in hypo- (<3.9 mmol/L) and hyperglycemia (>13.9 mmol/L) but not glycemic variability. Conclusion: DH-AID has the potential to provide better overnight glucose management than SH-AID in PPWT1D. Disclosure Z.Wu: Other Relationship; Eli Lilly and Company. V.Messier: None. M.Lebbar: None. R.Rabasa-lhoret: Consultant; HLS Therapeutics Inc., Pfizer Inc., Other Relationship; Abbott Diabetes, AstraZeneca, Boehringer Ingelheim International GmbH, Dexcom, Inc., Eli Lilly and Company, Insulet Corporation, Janssen Pharmaceuticals, Inc., Medtronic, Merck & Co., Inc., Novo Nordisk Canada Inc., Sanofi, Vertex Pharmaceuticals Incorporated, Research Support; Canadian Institutes of Health Research, Cystic Fibrosis Canada, Diabetes Canada, Fondation Francophone pour la Recherche en Diabète (FFRD) , JDRF, National Institutes of Health, Société Francophone du Diabète (SFD) , Speaker's Bureau; Canadian Medical & Surgical Knowledge Translation Research Group (CMS) , CPD Network, Tandem Diabetes Care, Inc. Funding Diabetes Canada grant (OG-2-12-3868-RR,OG-2-13-42P, OG-3-14-4500-RR) and Fondation JA De Sève

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,023
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,220
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeMéta-analyse
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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