930-P: Dapagliflozin Improves Glucose Metrics and Decreases Insulin Requirements in Adults with Type 1 Diabetes but Adds Ketosis Risk
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: SGLT2 inhibitors slow CKD progression but none are approved in T1D due to risk of ketosis-related adverse events, including DKA. We evaluated the impact of dapagliflozin on glucose metrics, insulin requirements and BHOB. Methods: After informed consent, 20 participants with T1D completed two weeks of outpatient care while monitoring capillary BOHB, both with and without open label dapagliflozin (10 mg) in a randomized crossover design. Glycemic metrics were monitored via CGM, and insulin use was recorded from pump download or self-reports in MDI users. BOHB (Precision Xtra®, Abbott) measurements were obtained up to 3X daily during the study periods. Results: Participant age was 48 ± 18 years, 45% female, A1c 7.0 ± 0.9%, baseline TIR 61 ± 18% (mean ± SD). The baseline median insulin TDD was 57 (38 - 88). Sixteen patients used CSII and 4 MDI. SGTL2i use led to a 6.9% reduction in median TDD, 26.3% in basal doses. Participants averaged 36 cBHOB measurements in both usual care and SGLT-2 treatment phases. During usual care, there were 3 ketosis events (cBOHB > 1.5 mmol/L) versus 10 during SGLT-2 treatment (P=0.11). Most ketosis events occurred in one individual over a 24hr period. No DKA occurred. Conclusion: In adults with T1D, dapagliflozin use was associated with reduction in insulin doses and improvement in GMI. Ketosis events were concentrated in 1 participant. Disclosure A.M. Markov: None. K.E. Jones: None. M.C. Petersen: None. P. Krutilova: None. A.M. McKee: Advisory Panel; Medtronic, Novo Nordisk. Employee; Novo Nordisk. K.L. Bohnert: None. S.E. Adamson: None. M. Salam: None. J.B. McGill: Advisory Panel; Bayer Inc., Boehringer-Ingelheim, ClearNote Health, Lilly Diabetes, MannKind Corporation, Novo Nordisk. Research Support; Novo Nordisk.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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; 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 ».