Glucose variability in maintenance hemodialysis patients with type 2 diabetes: Comparison of dialysis and nondialysis days
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Hemodialysis (HD) induces several physiological changes that can affect plasma glucose levels in patients with diabetes and in turn their glycemic control. Studies using continuous glucose monitoring (CGM) to assess glucose variations on dialysis days compared with nondialysis days report conflicting results. Here, we used CGM to examine glucose variations induced by HD in patients with type 2 diabetes. METHODS: Patients with type 2 diabetes undergoing maintenance HD were included. CGM (Ipro2®, Medtronic) was performed at baseline and Week 4, 8, 12, and 16 for up to 7 days at each visit. CGM profiles on days where participants received HD were compared with days without HD using a linear mixed model. FINDINGS: Twenty-seven patients were included. The median number of CGM days performed was 8 (interquartile range [IQR] 6-10) for dialysis days and 16 (IQR 12-17) for nondialysis days. The median sensor glucose was 9.4 (95% confidence interval [CI] 8.8-10.2) mmol/L on dialysis days compared with 9.5 (95% CI 8.9-10.2) mmol/L on nondialysis days (p = 0.58). Nocturnal mean sensor glucose was higher on dialysis days compared with nondialysis days: 8.8 (95% CI 8.0-9.6) mmol/L versus 8.4 (95% CI 7.7-9.2) mmol/L (p = 0.029). DISCUSSION: Similar median sensor glucose values were found for days on and off HD. Nocturnal glucose levels were modestly increased on dialysis days. Our findings indicate that antidiabetic treatment does not need to be differentiated on dialysis versus nondialysis days in patients with type 2 diabetes undergoing maintenance HD.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».