Does Insulin Delivery Technology Change Our Relationship with Foods? A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Automated insulin delivery (AID) systems reduce burden and improve glycemic management for people with type 1 diabetes (PwT1D) by automatically adjusting insulin as a response to measured glucose levels. There is a lack of evidence on AID and nutrition variables such as dietary intake, eating behaviors, and disordered eating. Objectives: This scoping review aims to provide a summary of the literature regarding AID and nutrition variables and to identify gaps that require further investigation. Methods: Two researchers conducted a blinded search of Medline (OVID) and PubMed for studies, including AID use (compared to non-AID use) and nutrition variables. Studies from January 2000 to July 2023 were included, as were PwT1D of all ages. Results: A total of 3132 articles were screened for appropriateness. After exclusions, 7 studies were included (2017–2023): 4 qualitative, 1 crossover, 1 randomized controlled, and 1 observational. Studies included adolescents ( n = 1), adults ( n = 3) or both ( n = 2), and all ages ( n = 1). In quantitative studies, AID was associated with lower eating distress (−0.43 ± 0.12, P = 0.004) and higher quality of life (3.1, 95% confidence interval [CI]: 0.8–5.4, P = 0.01), but not grams of carbohydrates at meals (1.0; 95% CI: −0.7 to 3.0; P = 0.24) and snacks (0.004; 95% CI: −0.8 to 0.8; P = 0.99) compared to non-AID use. In qualitative studies, AID increased the frequency and portions of food intake and led to less dietary control from parents. AID users reported eating foods higher in energy density. PwT1D were less worried about achieving accurate carbohydrate counting (CC) when using AID. Conclusions: AID use appears to influence eating behaviors, dietary patterns, and CC, although evidence was limited. AID may reduce food management burden due to the perception that AID can correct for CC inaccuracy. Significance: Further research needs to determine if AID allows for simplification of CC and improves eating behaviors while maintaining glycemic stability.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».