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Enregistrement W4399691048 · doi:10.2337/db24-1923-lb

1923-LB: FRONTIER—Flash Glucose Monitoring System Use in Ontario among Patients with DM in the ICES Database—Evidence from Real-World Practice

2024· article· en· W4399691048 sur OpenAlexaboutno aff
Stewart B. Harris, Rémi Rabasa‐Lhoret, ALEXANDRIA RATZKI-LEEWING, Yeesha Poon

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortHypoglycemiaDatabaseEmergency medicineIndex (typography)GerontologyPediatricsDemographyDiabetes mellitusInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction & Objective: Sensor-based glucose monitoring technology may reduce risks of hypoglycemia and DKA by providing people with DM key insights into their glucose variability and trends. This study investigated HbA1c and healthcare resource utilization (HCRU) before and after adoption of flash glucose monitoring in people with DM. Methods: This longitudinal retrospective cohort study used the IC/ES database of publicly funded administrative health data in Ontario, Canada. The analysis cohort comprised 45,523 people with DM in groups aged < 66 or ≥ 66 years who had a first flash glucose monitoring claim between 16 Sep 2019 and 10 Apr 2021 (index date) and remained active on flash glucose monitoring for 24 months’ follow-up after the index date. ED visits and hospitalization were measured for 12 months before the index date and the last 12 months of follow-up. HbA1c data were taken from the last tests in each period. Results: Mean HbA1c was significantly improved in both age cohorts (both p <.0001; Table); reductions were seen for both T1DM and T2DM, regardless of treatment used. Mean ED visits and hospitalization rates (overall, for DKA, and for hypoglycemia) improved significantly in both age cohorts, with no change in mean resource intensity weight. Conclusions: HbA1c levels and HCRU were reduced 12-24 months after sensor-based technology initiation in patients with DM. Disclosure S.B. Harris: Consultant; Abbott. Research Support; Boehringer-Ingelheim. Consultant; Dexcom, Inc. Advisory Panel; Eli Lilly and Company. Consultant; Eli Lilly and Company, Novo Nordisk, Sanofi. Research Support; Novartis AG. Consultant; Bayer Inc. R.P. 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. Ratzki-Leewing: Research Support; Sanofi. Advisory Panel; Dexcom, Inc. Consultant; Abbott. Advisory Panel; Sanofi-Aventis U.S. Other Relationship; American Diabetes Association. Consultant; Novo Nordisk, Eli Lilly and Company. Y. Poon: Employee; Abbott.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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