Screening for Impaired Glucose Homeostasis: A Novel Metric of Glycemic Control
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveTo investigate the use of a mathematical model of glucose homeostasis, fit to continuous glucose monitor data, as a metric of dysfunctional glycemic control.Patients and MethodsThree hundred eighty four participants recruited from 2 studies between October 2020 and June 2022 were equipped with a continuous glucose monitor, and interstitial glucose data were automatically collected for 2 weeks. The participants were assessed by a physician and diagnosed as being diabetic, prediabetic, or healthy according to the American Diabetes Association guidelines. A mathematical model of glucose homeostasis was fitted to the glucose data, and model parameter values were obtained. The participants were classified into the following 2 groups on the basis of their glucose homeostasis parameters: effective and impaired. Finally, glycemic variability metrics were compared with glucose homeostasis classification.ResultsThe homeostasis classification resulted in a specificity, sensitivity of individuals with prediabetes, and sensitivity of individuals with type 2 diabetes (T2D) of 0.78, 0.86, and 1.00, respectively, for women and 0.71, 0.86, and 1.00, respectively, for men. This sensitivity was similar to that of glycated hemoglobin A1c measurement (a sensitivity of 0.89 for women and 0.90 for men for prediabetes and a sensitivity of 1.00 for T2D) and superior to that of the oral glucose tolerance test (a sensitivity of 0.18 for women and 0.24 for men for prediabetes and a sensitivity of 0.75 for women and 0.86 for men for T2D). Overall, the individuals classified as impaired had increased glucose variability metrics than the individuals classified as effective (P<.05).ConclusionThe classification of glucose homeostasis on the basis of mathematical modeling of continuous measurements has promising applications as a new metric of dysfunctional glycemic control.Trial Registrationclinicaltrials.gov Identifier: NCT04529239; clinical trial registry identifier: CTRI/2021/08/035957
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».