Insulin Infusion Dosing in Pediatric Diabetic Ketoacidosis: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
In children with diabetic ketoacidosis (DKA), insulin infusions are the mainstay of treatment; however, optimal dosing remains unclear. Our objective was to compare the efficacy and safety of different insulin infusion doses for the treatment of pediatric DKA. DATA SOURCES: We searched MEDLINE, EMBASE, PubMed, and Cochrane from inception to April 1, 2022. STUDY SELECTION: We included randomized controlled trials (RCTs) of children with DKA comparing intravenous insulin infusion administered at 0.05 units/kg/hr (low dose) versus 0.1 units/kg/hr (standard dose). DATA EXTRACTION: We extracted data independently and in duplicate and pooled using a random effects model. We assessed the overall certainty of evidence for each outcome using the Grading Recommendations Assessment, Development and Evaluation approach. DATA SYNTHESIS: = 190 participants). In children with DKA, low-dose compared with standard-dose insulin infusion probably has no effect on time to resolution of hyperglycemia (mean difference [MD], 0.22 hr fewer; 95% CI, 1.19 hr fewer to 0.75 hr more; moderate certainty), or time to resolution of acidosis (MD, 0.61 hr more; 95% CI, 1.81 hr fewer to 3.02 hr more; moderate certainty). Low-dose insulin infusion probably decreases the incidence of hypokalemia (relative risk [RR], 0.65; 95% CI, 0.47-0.89; moderate certainty) and hypoglycemia (RR, 0.37; 95% CI, 0.15-0.80; moderate certainty), but may have no effect on rate of change of blood glucose (MD, 0.42 mmol/L/hr slower; 95% CI, 1 mmol/L/hr slower to 0.18 mmol/L/hr faster; low certainty). CONCLUSIONS: In children with DKA, the use of low-dose insulin infusion is probably as efficacious as standard-dose insulin, and probably reduces treatment-related adverse events. Imprecision limited the certainty in the outcomes of interest, and the generalizability of the results is limited by all studies being performed in a single country.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».