Point-of-Care Capillary Blood Ketone Measurements and the Prediction of Future Ketoacidosis Risk in Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Rather than during illness while diabetic ketoacidosis (DKA) is developing, we aimed to determine if levels of routine point-of-care capillary blood ketones could predict future DKA. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We examined previously collected data from placebo-assigned participants in an adjunct-to-insulin medication trial program that included measurement of fasted capillary blood ketone levels twice per week in a 2-month baseline period. The outcome was 6- to 12-month trial-adjudicated DKA. RESULTS: DKA events occurred in 12 of 484 participants at a median of 105 (interquartile range 43, 199) days. Maximum ketone levels were higher in patient cases compared with in control patients (0.8 [0.6, 1.2] vs. 0.3 [0.2, 0.7] mmol/L; P = 0.002), with a nonparametric area under the receiver operating characteristic curve of 0.77 (95% CI 0.66-0.88). Ketone levels ≥0.8 mmol/L had a sensitivity of 64%, a specificity of 78%, and positive and negative likelihood ratios of 2.9 and 0.5, respectively. CONCLUSIONS: This proof of concept that routine capillary ketone surveillance can identify individuals at high risk of future DKA implies a role for future technologies including continuous ketone monitoring.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».