Trends in Time in Range–Related Publications and Clinical Trials: A Bibliometric Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The goal of this article was to describe trends in publications (including conference abstracts) and clinical trials that report on glycemic time in range (TIR). Data sources: Reviewed databases included but were not limited to MEDLINE and Embase. Clinical trial registries were also sourced. Study selection: All studies reporting TIR published between 2010 and 2021 were included. Clinical trials reporting TIR that started in or after 2010 were also included. Non-English publications, abstracts, and clinical trials were excluded. Book chapters, nonhuman studies, and studies not reporting TIR were excluded. Data extraction: Manuscript/abstract category, publication year, study region, interventional versus observational role of continuous glucose monitoring (CGM), and clinical trial start and completion dates were captured. Glycemic outcomes reported in publications or trials, including TIR as a primary outcome, A1C, time below range (TBR), and time above range (TAR), were also captured. Results: A total of 373 clinical trials, 531 publications, and 620 abstracts were included in the review. The number of trials, publications, and abstracts reporting TIR significantly increased, particularly between 2018 and 2021, during which time the number of clinical trials, publications, and conference abstracts reporting TIR increased by 6-fold, 12-fold, and 4.5-fold, respectively. About 35-44% of studies reported TIR as a primary outcome. Approximately 54% of clinical trials, 47% of publications, and 47% of conference abstracts reported the role of CGM to be observational. TBR was reported more often than TAR. Conclusion: The marked increase in the number of trials, publications, and abstracts reporting TIR highlights the increasing significance and acceptance of TIR as an outcome measure in diabetes management.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,063 | 0,259 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,201 | 0,266 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».