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Enregistrement W4381377536 · doi:10.2337/db23-274-or

274-OR: Do-It-Yourself Automated Insulin Delivery (AID) Systems Are Noninferior to Commercial AID Systems in Glucose Management among Adults with Type 1 Diabetes

2023· article· en· W4381377536 sur OpenAlexaboutno aff
ZEKAI WU, Maha Lebbar, Anne Bonhoure, Marie Raffray, MARIE DEVAUX, Caroline Grou, Virginie Messier, Valérie Boudreau, ANNE-SOPHIE BRAZEAU, RÉMI RABASA-LHORET

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInsulin deliveryType 1 diabetesConfoundingHypoglycemiaObservational studyInsulinCohortDiabetes mellitusType 2 diabetesDemographyInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: We aim to compare commercial automated insulin delivery (C-AID) systems with open-source do-it-yourself (DIY)-AID systems for glucose management among adults with type 1 diabetes (T1D) in real-life conditions. METHODS: A prospective observational, non-inferiority, parallel-cohort study involving 77 adults with T1D, having used an AID for ≥3 months and living in Canada (25 DIY-AID and 52 C-AID users): 59.7% females, mean age 44.0 ± 14.7 years old with mean diabetes duration of 26.9 ± 14.5 years and HbA1c of 6.7 ± 0.7%. A total of 30 days’ data from an additional blinded CGM (Dexcom G6) was used to assess effectiveness [Primary outcome: 24h time in range% (TIR%) for 30 days]. RESULTS: DIY-AIDs were non-inferior to C-AIDs regarding the TIR% [78.3±11.0% vs. 71.2±10.9%, mean difference 7.2% [95% CI 1.9% to 12.5%], P<0.001 for non-inferiority (non-inferiority margin 5%)], even after adjusting for various confounding factors (age, sex, auto-mode%, duration of AID use, annual household income, and educational level). The percentage of time in hypoglycemia (<70 mg/dL) was higher with DIY-AID (3.9±3.1%) than with C-AID (1.8±1.3%) but still below recommended threshold (Table). Differences between both systems are more pronounced during daytime. CONCLUSION: DIY-AIDs are non-inferior to C-AIDs for TIR% among adults with T1D in real-world settings. Disclosure Z.Wu: Other Relationship; Eli Lilly and Company. R.Rabasa-lhoret: Consultant; Dexcom, Inc., Abbott, Janssen Pharmaceuticals, Inc., Novo Nordisk Canada Inc., Sanofi, Lilly, Tandem Diabetes Care, Inc., Insulet Corporation. M.Lebbar: None. A.Bonhoure: Consultant; Dexcom, Inc. M.Raffray: None. M.Devaux: None. C.Grou: None. V.Messier: None. V.Boudreau: None. A.Brazeau: Other Relationship; Dexcom, Inc., Diabète québec, Ordre des diététistes nutritionnistes du Québec, Research Support; Canadian Institutes of Health Research, Fonds de recherche du Québec en Santé. Funding Canadian Institutes of Health Research (148464)

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,254 · 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 non 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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