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Enregistrement W4379185527 · doi:10.3389/fendo.2023.1186680

Non-severe hypoglycemia in type 1 diabetes: a randomized crossover trial comparing two quantities of oral carbohydrates at different insulin-induced hypoglycemia ranges

2023· article· en· W4379185527 sur OpenAlexafffund
Nadine Taleb, Véronique Gingras, Ran Cheng, Valérie Parent, Virginie Messier, Danijela Bovan, Azadeh Shohoudi, Anne‐Sophie Brazeau, Rémi Rabasa‐Lhoret

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensDiabetes CanadaCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de MontréalMontreal Clinical Research InstituteMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesBreakthrough T1D CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHypoglycemiaInsulinMedicineCrossover studyInternal medicineGlucagonDiabetes mellitusEndocrinologyType 2 diabetesInsulin pumpType 1 diabetes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims Non-severe hypoglycemia (NS-H) is challenging for people living with type 1 diabetes (PWT1D) and often results from relative iatrogenic hyper-insulinemia. Current guidelines recommend a one-size-fits-all approach of 15–20 g of simple carbohydrates (CHO) every 15 min regardless of the triggering conditions of the NS-H event. We aimed to test different amounts of CHO to treat insulin-induced NS-H at various glucose ranges. Methods This is a randomized, four-way, crossover study involving PWT1D, testing NS-H treatment outcomes with 16 g vs. 32 g CHO at two plasma glucose (PG) ranges: A: 3.0–3.5 mmol/L and B: <3.0 mmol/L. Across all study arms, participants consumed an additional 16 g of CHO if PG was still <3.0 mmol/L at 15 min and <4.0 mmol/L at 45 min post-initial treatment. Subcutaneous insulin was used in a fasting state to induce NS-H. Participants had frequent venous sampling of PG, insulin, and glucagon levels. Results Participants (n = 32; 56% female participants) had a mean (SD) age of 46.1 (17.1) years, had HbA1c at 54.0 (6.8 mmol/mol) [7.1% (0.9%)], and had a diabetes duration of 27.5 (17.0) years; 56% were insulin pump users. We compared NS-H correction parameters between 16 g and 32 g of CHO for range A, 3.0–3.5 mmol/L (n = 32), and range B, <3.0 mmol/L (n = 29). Change in PG at 15 min for A: 0.1 (0.8) mmol/L vs. 0.6 (0.9) mmol/L, p = 0.02; and for B: 0.8 (0.9) mmol/L vs. 0.8 (1.0) mmol/L, p = 1.0. Percentage of participants with corrected episodes at 15 min: (A) 19% vs. 47%, p = 0.09; (B) 21% vs. 24%, p = 1.0. A second treatment was necessary in (A) 50% vs. 15% of participants, p = 0.001; (B) 45% vs. 34% of participants, p = 0.37. No statistically significant differences in insulin and glucagon parameters were observed. Conclusions NS-H, in the context of hyper-insulinemia, is difficult to treat in PWT1D. Initial consumption of 32 g of CHO revealed some advantages at the 3.0–3.5 mmol/L range. This was not reproduced at lower PG ranges since participants needed additional CHO regardless of the amount of initial consumption. Clinical trial registration ClinicalTrials.gov , identifier NCT03489967.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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