Real‐world use of Control‐<scp>IQ</scp>™ technology automated insulin delivery in pregnancy: A case series with qualitative interviews
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most commercially available automated insulin delivery (AID) systems are not approved for pregnancy use. Information regarding use of the Tandem t:slim X2 insulin pump with Control-IQ™ technology in pregnancy is lacking. AIMS: This case series aimed to explore glycaemic and qualitative experiences of four early adopters of Control-IQ technology in pregnancy. METHODS: Participants used Control-IQ technology in pregnancy and postpartum and consented to analysis of glycaemic data and semi-structured interviews. RESULTS: Case 1 began Control-IQ technology at 10 weeks gestation. Her pregnancy glucose time-in-range (3.5-7.8 mmol/L [63-140 mg/dL]) increased from 58.7% to 73.3% by third trimester. Cases 2-4 began using Control-IQ technology 0-2 months preconception. Pregnancy time-in-range glucose increased from 73.4% to 78.7%, 78% to 83.6%, and 46.5% to 71.9% between first and third trimesters, respectively. A mid-pregnancy decline in time-in-range glucose was observed in two of the four participants related to suboptimal pump setting adjustments and delays in sensor and infusion set replacement. No diabetic ketoacidosis or severe hypoglycaemia occurred. All participants reported reduced diabetes management burden and improved sleep with Control-IQ technology use. CONCLUSIONS: Early adopters of Control-IQ technology safely used this system off-label in pregnancy and reported reduced diabetes management burden and improved sleep. The largest glycaemic improvements were observed among those with the lowest pregnancy time-in-range glucose at the beginning of pregnancy. Participants with low pregnancy glucose time-in-range increased their time-in-range with Control-IQ technology use and participants with high pregnancy glucose time-in-range maintained and increased their time-in-range with less diabetes management burden.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».