79-OR: A Novel Decision Support System for Automated Adaptations of Insulin Injections in Type 1 Diabetes—A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Introduction & Objective: Recent advancements in glucose sensing and smart insulin pens have spurred the development of decision support systems (DSSs) to optimize insulin dosing for people with T1D on multiple daily injections (MDI). We developed the iBolus DSS, composed of a mobile app and a model-based dose titration algorithm that provides adaptive basal and bolus recommendations. We aimed to assess the effectiveness of our iBolus DSS in adults with suboptimal glucose control. Methods: We conducted a 12-week outpatient, randomized, controlled, parallel trial in adults with T1D on insulin monotherapy and baseline HbA1c of ≥ 7.5%. Participants were randomized in a 1:1 ratio and stratified according to previous sensor usage to either use the iBolus DSS or a non-adaptive bolus calculator app (control). The iBolus DSS automatically adjusted participants’ basal and bolus doses weekly, while the control group adhered to standard care practices for dose adjustments. During the interventions, participants used flash glucose monitoring (FGM) with Freestyle Libre 1. The pre-defined primary endpoint was the change in HbA1c from baseline. Results: The study enrolled 84 participants (44% females; HbA1c 8.6±1.1%; age 38±12 years; diabetes duration 22±12 years; 61% used carbohydrate counting). The iBolus DSS reduced mean HbA1c from 8.6% to 8.1% while the control intervention reduced HbA1c from 8.6% to 8.5%; a treatment effect in favor of the DSS of -0.40% (95% CI: -0.75 to -0.051; p=0.025). The proportion of participants with improvements in HbA1c of > 0.5%, >1.0%, > 1.5%, and > 2.0% were almost doubled in the DSS arm compared to the control arm (52%, 19%, 12%, and 5% vs. 31%, 10%, 5%, and 0%, respectively). Differences in FGM outcomes were not statistically significant. There were no cases of severe hypoglycemia or diabetic ketoacidosis in either group. Conclusion: Our iBolus DSS significantly improves HbA1c in adults with suboptimal glucose control on MDI therapy. Disclosure A. Kobayati: None. A. El Fathi: None. N. Garfield: None. L. Legault: Advisory Panel; Abbott, Novo Nordisk. Speaker's Bureau; Novo Nordisk. Advisory Panel; Dexcom, Inc. 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. M. Tsoukas: Speaker's Bureau; Novo Nordisk, Eli Lilly and Company, Boehringer-Ingelheim, Janssen Pharmaceuticals, Inc., AstraZeneca, Sanofi, Bausch Health, Abbott. A. Haidar: Consultant; Eli Lilly and Company. Other Relationship; Bigfoot Biomedical, Inc. Research Support; ADOCIA, Tandem Diabetes Care, Inc., Dexcom, Inc., Ypsomed AG. Funding CIHR
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».