Effect of diabetes technologies on the fear of hypoglycaemia among people living with type 1 diabetes: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Fear of hypoglycaemia (FOH) significantly disrupts the daily management of type 1 diabetes (T1D) and increases the risk of complications.Recent technological advances can improve glucose metrics and reduce hypoglycaemia frequency, yet their impact on FOH is unclear.This systematic review and meta-analysis (SRMA) aimed to synthesize the current literature to understand the impact of diabetes technologies on FOH in T1D.Methods In this SRMA, we searched PubMed, Medline, Scopus, and Web of Science from inception up to May 21st, 2023 for studies assessing the effect of using real-time or intermittently scanned continuous glucose monitors (rtCGM or isCGM); insulin pumps (CSII); and their combinations on FOH as the primary outcome, measured using the Hypoglycaemia Fear Survey (HFS; including total, worries [HFS-W], and behaviours [HFS-B] scores), in non-pregnant adults with T1D.Data was extracted by the first and second authors.Results were pooled using a random-effects model based on study design (RCT and non-RCT), with subgroup analysis based on the type of technology, reported change in hypoglycaemia frequency, and duration of use.Risk of bias was evaluated with Cochrane and Joanna Briggs Institute tools.This study is registered with PROSPERO, CRD42021253618.Findings A total of 51 studies (n = 8966) were included, 22 of which were RCTs.Studies on rtCGM and CSII reported lower FOH levels with ≥8 weeks of use.Studies on CSII and rtCGM combinations reported lower FOH levels after ≥13 weeks of automated insulin delivery (AID) use or 26 weeks of sensor-augmented pump (SAP) use.The metaanalysis showed an overall lower FOH with technologies, specifically for the HFS-W subscale.The RCT metaanalysis showed lower HFS-W scores with rtCGM use (standard mean difference [95%CI]: -0.14 [-0.23, -0.05],I 2 = 0%) and AID (-0.17 [-0.33, -0.01],I 2 = 0%).Results from non-RCT studies show that SAP users (-0.33 [-0.38, -0.27],I 2 = 0%) and rtCGM users (-0.38 [-0.61, -0.14],I 2 = 0%) had lower HFS-W.Interpretation We found consistent, yet small to moderate, effects supporting that diabetes technologies (specifically rtCGM, SAP, and AID) may reduce hypoglycaemia-related worries in adults with T1D.Current literature, however, has limitations including discrepancies in baseline characteristics and limited, mainly descriptive, statistical analysis.Thus, future studies should assess FOH as a primary outcome, use validated surveys, and appropriate statistical analysis to evaluate the clinical impacts of technology use beyond just glucose metrics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,013 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».