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Enregistrement W4327602348 · doi:10.1111/dme.15086

Real‐world use of Control‐<scp>IQ</scp>™ technology automated insulin delivery in pregnancy: A case series with qualitative interviews

2023· article· en· W4327602348 sur OpenAlexafffund
Xinye Serena Wang, Amy D. Dunlop, Julie McKeen, Denice S. Feig, Lois Donovan

Notice bibliographique

RevueDiabetic Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPregnancyMedicineInsulin pumpObstetricsDiabetes mellitusGestationGestational diabetesType 1 diabetesPediatricsEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,685

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,301 · 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 tête enseignante, 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

Citations44
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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