971-P: "Take a Chance on Me"—A Trial of Automated Insulin Delivery in Those Who Historically Declined Pump Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Introduction & Objective: In Ontario, Canada there are strict guidelines for those with type 1 diabetes (T1D) to qualify for insulin pump therapy. This often excludes those with significant glycemic variability, mixed adherence and difficulties with carbohydrate counting. However, with automated insulin delivery (AID), there are less managerial steps, making insulin-pump management easier, with improved results given algorithmic insulin modifications. Given this, this historically ignored population, would be most ideal for AID access. Methods: This qualitative and quantitative trial identified four patients with historically difficult to manage diabetes and placed them on a nine-week trial of Dexcom G6 sensor, and six weeks on Tandem Control-IQ. They were given a pre- and post-survey and followed every 2 weeks to evaluate time in range (TIR), hypoglycemia, and assess quality of life. Results: There were N=4 patients, 2 male, duration of diabetes 2-20 years, HbA1c (9.5-11%), pre-trial TIR 20-50%, pre-trial hypoglycemia <1%. Post-trial, A1c (7.3-8.6%), end-trial TIR 46-67%, and post-trial hypoglycemia <2%. Post-survey, comments included “Having the ability to feel more ‘normal’ having access to my sugars all the time without having to finger prick or scan⋯” “I didn’t have to think too much other than carb counting⋯” “Being able to have insulin all the time without giving a needle is great.” Conclusion: This study demonstrates that the advancement in AID should enable a policy change to allow ubiquitous usage to those with T1D for best standard of care. Disclosure C. Ibrahim: None.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».