Glycaemic patterns during breastfeeding with postpartum use of closed-loop insulin delivery in women with type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims/hypothesis This study aimed to describe the relationship between breastfeeding episodes and maternal glucose levels, and to assess whether this differs with closed-loop vs open-loop (sensor-augmented pump) insulin therapy. Methods Infant-feeding diaries were collected at 6 weeks, 12 weeks and 24 weeks postpartum in a trial of postpartum closed-loop use in 18 women with type 1 diabetes. Continuous glucose monitoring (CGM) data were used to identify maternal glucose patterns within the 3 h of breastfeeding episodes. Generalised mixed models adjusted for breastfeeding episodes in the same woman, repeat breastfeeding episodes, carbohydrate intake, infant age at time of feeding and early pregnancy HbA1c. This was a secondary analysis of data collected during a randomised trial (ClinicalTrials.gov registration no. NCT04420728). Results CGM glucose remained above 3.9 mmol/l in the 3 h post-breastfeeding for 93% (397/427) of breastfeeding episodes. There was an overall decrease in glucose at nighttime within 3 h of breastfeeding (1.1 mmol l−1 h−1 decrease on average; p=0.009). A decrease in nighttime glucose was observed with open-loop therapy (1.2 ± 0.5 mmol/l) but was blunted with closed-loop therapy (0.4 ± 0.3 mmol/l; p<0.01, open-loop vs closed-loop). Conclusions/interpretation There is a small decrease in glucose after nighttime breastfeeding that usually does not result in maternal hypoglycaemia; this appears to be blunted with the use of closed-loop therapy. Graphical Abstract
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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 | 0,006 |
| 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».