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Enregistrement W4281665492 · doi:10.2337/db22-290-or

290-OR: A Randomized Controlled Trial to Alleviate Carbohydrate Counting in Type 1 Diabetes with Automated Fiasp and Pramlintide Closed-Loop Delivery

2022· article· en· W4281665492 sur OpenAlexaboutno aff
ELISA COHEN, MICHAEL TSOUKAS, JULIA E. VON OETTINGEN, Jean‐François Yale, Natasha Garfield, MICHAEL VALLIS, NIKITA GOUCHIE-PROVENCHER, ADNAN JAFAR, MILAD GHANBARI, EMILIE PALISAITIS, JOANNA RUTKOWSKI, Laurent Legault, AHMAD HAIDAR

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePlaceboType 1 diabetesCrossover studyRandomized controlled trialDiabetes mellitusInternal medicineAnesthesiaEndocrinologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We conducted a non-inferiority randomized crossover trial to alleviate carbohydrate counting (CC) in people with diabetes using automated dual-pump delivery of faster aspart (Fiasp) and pramlintide. Adults (N=15, 9 F, 39 ± 14 years, A1c 7.2 ± 0.9%) and adolescents (N=15, 8 F, 16 ± 1 years, A1c 8.4 ± 0.9%) used (i) Fiasp and placebo with CC, (ii) Fiasp and pramlintide with meal announcement (MA) , and (iii) Fiasp and placebo with MA for 2 weeks. Fiasp and pramlintide were delivered at a fixed 1 U:µg ratio to mimic a co-formulation. MA arms delivered fixed, user-specific priming meal boluses, independent of carbohydrate content. Prior to the first arm, participants had a 1-week run-in with automated Fiasp (single pump) delivery and CC, with mean time in range (70-180 mg/dL) of 71% in adults and 64% in adolescents. In adults, mean time in range was 65% on Fiasp and placebo with CC, 71% on Fiasp and pramlintide with MA, and 64% on Fiasp and placebo with MA; non-inferiority with a pre-defined 6.25% margin was achieved in both MA arms with pramlintide and placebo (difference -6 [95% CI -12.6, 0.5]; 1 [-3.0, 4.6]) . In adolescents, mean time in range was 51%, 55%, and 46% in the three respective arms; non-inferiority was only achieved on Fiasp and pramlintide with MA (-4 [-9.0, 1.7]) . We conclude that automated Fiasp and pramlintide delivery may alleviate CC without degrading glucose control. Disclosure E.Cohen: None. E.Palisaitis: Other Relationship; Eli Lilly and Company. J.Rutkowski: None. L.Legault: Advisory Panel; Abbott Diabetes, Insulet Corporation, Novo Nordisk A/S, Other Relationship; Eli Lilly and Company, Research Support; AstraZeneca, Merck & Co., Inc. A.Haidar: Consultant; Eli Lilly and Company, Research Support; ADOCIA, Dexcom, Inc., Eli Lilly and Company, Tandem Diabetes Care, Inc. M.Tsoukas: Speaker's Bureau; AstraZeneca, Bausch Health, Canada, Boehringer Ingelheim International GmbH, Eli Lilly and Company, Johnson & Johnson, Novo Nordisk Canada Inc. J.E.Von oettingen: None. J.Yale: Advisory Panel; Bayer AG, Boehringer Ingelheim International GmbH, Eli Lilly and Company, Novo Nordisk Canada Inc., Sanofi, Research Support; Bayer AG, Speaker's Bureau; Abbott Diabetes, AstraZeneca, Bayer AG, Dexcom, Inc., Eli Lilly and Company, Janssen Pharmaceuticals, Inc., Merck & Co., Inc., Novo Nordisk Canada Inc., Sanofi. N.Garfield: None. M.Vallis: Advisory Panel; Bausch Health, Canada, Novo Nordisk Canada Inc., Consultant; Abbott Diabetes, LifeScan, Speaker's Bureau; AbbVie Inc., Bausch Health, Canada, LifeScan, Novo Nordisk, Novo Nordisk A/S. N.Gouchie-provencher: None. A.Jafar: None. M.Ghanbari: None. Funding Juvenile Diabetes Research Foundation International (2-SRA-2018-654-M-B) , Canada Research Chairs

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)0,001
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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeEssai randomisé
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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