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Enregistrement W4310350904 · doi:10.1007/s13300-022-01346-5

Sustained Improvement in Glycemic Control in Emerging Adults with Type 1 Diabetes 2 Years After the Start of the COVID-19 Pandemic

2022· article· en· W4310350904 sur OpenAlexafffundabout
Harshpreet Swaich, Andrew Advani

Notice bibliographique

RevueDiabetes Therapy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésMedicineGlycemicPandemicDiabetes mellitusType 2 diabetesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Type 1 diabetesDiabetes managementYoung adultPublic healthReferralInternal medicinePediatricsEmergency medicineDiseaseEndocrinologyFamily medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although there were initial concerns that the public health response to the COVID-19 pandemic would adversely affect glycemic control in people with type 1 diabetes, several early continuous glucose monitor (CGM) studies reported an unexpected slight improvement in glucose metrics. Early emerging adulthood (roughly spanning the ages of 18–24 years) is often a vulnerable time in the life of a person with type 1 diabetes. Here, we set out to determine how the care and glucose management of emerging adults with type 1 diabetes changed over a period of approximately 2 years from the start of the COVID-19 pandemic. This was a retrospective study of a tertiary referral, multidisciplinary young adult diabetes clinic, spanning before and after the 777-day state of emergency in the City of Toronto. Of 130 emerging adults with type 1 diabetes (80 male, 50 female; mean age 21.0 ± 2.1 years), baseline pre-pandemic HbA 1c values were available for 120 individuals. During 24.9 ± 5.4 months of follow-up before and after the start of the COVID-19 pandemic, HbA 1c fell from 8.5 ± 1.7% (69.3 ± 18.8 mmol/mol) to 8.1 ± 1.9% (65.2 ± 20.5 mmol/mol) ( P < 0.05), with change in HbA 1c from pre-lockdown levels being sustained throughout the second year of the pandemic. Over the same period, CGM use rose from 43% to 83%, primarily through increased uptake of intermittently scanned CGM, which is covered through the Ontario Drug Benefit program. Change in HbA 1c was most evident in Dexcom G6 real-time CGM users − 0.7 ± 1.2% (− 9.8 ± 17.1 mmol/mol) ( P < 0.01 vs. self-monitoring of blood glucose). Among emerging adults with type 1 diabetes attending a multidisciplinary clinic in a high-income country, glycated hemoglobin levels are on average 0.4% (4.1 mmol/mol) lower than they were before the pandemic. This reduction in HbA 1c is unlikely to be a consequence of early strict lockdowns given the length of time of follow-up. Rather, improved glycemic control coincided with increased utilization of wearable diabetes devices.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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