290-OR: A Randomized Controlled Trial to Alleviate Carbohydrate Counting in Type 1 Diabetes with Automated Fiasp and Pramlintide Closed-Loop Delivery
Notice bibliographique
Résumé
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
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».