620-P: Snack-Related Insulin Adjustments in Type 1 Diabetes—A Delphi Consensus
Notice bibliographique
Résumé
Introduction & Objective: Snacks are a part of normal eating patterns for many people, including those living with type 1 diabetes (T1D). However, the research on snacks and related insulin adjustments is limited. The aim of this Delphi study was to define a list of recommendations related to snack consumption for people living with T1D (pwT1D) based on lived and clinical experience. Methods: We surveyed Canadian clinicians and pwT1D on snack-time insulin adjustments. The Delphi method was used as a structured and iterative tool to obtain expert opinion and reach consensus over 3 rounds of questionnaires (1st open-ended followed by two close-ended questionnaires). Consensus was reached if ≥80% of participants agreed with a statement initially provided in the 1st round. Results: A total of 37 participants (21 pwT1D and 16 clinicians) completed all 3 phases. For snacks between-meal, consensus was reached supporting the need for an insulin dose if the snack contains >15g of carbohydrates (CHO) when using an automated insulin delivery (AID) and >20g of CHO with other treatment modalities. The insulin dose given for this snack should be reflective of the CHO content using insulin-to-CHO specific to the snack or the closest meal. When taking a snack at bedtime, participants agreed that an insulin dose would be needed only if the snack contains >20g of CHO. The dose should be calculated using a cautious ratio specific to bedtime. In both scenarios, between meals and at bedtime, no insulin should be given if the snack was taken in the context of hypoglycemia prevention or post hypoglycemia treatment, if the person is using intermediate acting or premixed insulins, if there is insulin on board, or if there are downward trend arrow on the continuous glucose monitor. Conclusion: Findings from this consensus provide a valuable reference for clinicians and people pwT1D to personalize inclusion of snacks and related insulin adjustments. This work also serves to inform the design of future trials testing the efficacy of proposed adjustments. Disclosure M.K. Talbo: None. A. Roy-Fleming: None. S. Haag: Other Relationship; Omnipod. C. Gosselin: None. T. Peters: None. J. Yale: Speaker's Bureau; Novo Nordisk Canada Inc., Abbott, Eli Lilly and Company. Advisory Panel; Novo Nordisk Canada Inc., Bayer Inc. Speaker's Bureau; Insulet Corporation. Advisory Panel; Eli Lilly and Company. Speaker's Bureau; Dexcom, Inc., Sanofi, Janssen Pharmaceuticals, Inc. Advisory Panel; Boehringer-Ingelheim, Mylan. Speaker's Bureau; Bayer Inc. Advisory Panel; Sanofi. Speaker's Bureau; Merck & Co., Inc. Research Support; Bayer Inc., Novartis Canada, Novo Nordisk Canada Inc. R.P.R. Rabasa-Lhoret: Other Relationship; Abbott, AstraZeneca, Bayer Inc., Boehringer-Ingelheim, Dexcom, Inc. Research Support; Diabetes Canada. Other Relationship; Eli Lilly and Company. Research Support; Cystic Fibrosis Canada, Canadian Institutes of Health Research, FFRD - Fondation Francophone pour la Recherche du Diabète. Other Relationship; Janssen Pharmaceuticals, Inc. Research Support; Juvenile Diabetes Research Foundation (JDRF). Other Relationship; Novo Nordisk, GlaxoSmithKline plc. Consultant; HLS Therapeutics Inc., Insulet Corporation. Speaker's Bureau; CPD Networks. Other Relationship; Medtronic. Consultant; Pfizer Inc. Speaker's Bureau; Tandem Diabetes Care, Inc. Other Relationship; Sanofi. Speaker's Bureau; Vertex Pharmaceuticals Incorporated. Research Support; SFD - Société Francophone du Diabète. A. Brazeau: Other Relationship; Dexcom, Inc. Research Support; Canadian Institutes of Health Research, Juvenile Diabetes Research Foundation (JDRF), Diabète québec, Fonds de recherche du Québec en Santé.
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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 | 0,106 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».