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Enregistrement W4403153480 · doi:10.1210/jendso/bvae163.741

7049 DUNNIGAN LIPODYSTROPHY AND SUCCESSFUL USE OF AID WITH U200

2024· article· en· W4403153480 sur OpenAlexaff
Tina Kader, Sean Seltzer, Ashley Williams

Notice bibliographique

RevueJournal of the Endocrine Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNuclear Structure and Function
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLipodystrophyMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Family medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Disclosure: T. Kader: None. S. Seltzer: None. A. williams: None. Our patient is a 60 year old female with dunnigans partiallipodystrophy diagnosed after her niece was diagnosed and was sent to genetics; She was found to have a mutation in LMNA geneand had a heterozygous sequence variant.She was diagnosed with partial lipodystrophy and had macrovascular complications including carotid stenosis requiring surgical intervention.She was treated originally with insulin pump therapy that was sensor augmented along with glp1 agonist and sglt2 inhibitor but she developed recurrent pancreatitis and glp1 agonist was stopped. The pancreatitis was not induced by hypertriglycidemia as her levels were normal.Since then she had poorly controlled diabetes with a1c 8.7 percent and was having some hypoglycemia.;After consultation with the patient about off□ label use of AID pump technology for type 2 diabetes and off□ label use of u200 in AID pump she was willing to try and results were quite impressive with a1c falling close to 7 and time in range up to 70 percent with no lows. Her total insulin dosages were approximately 200 units q day but with u 200 she was changing every 2 days .Despite insulin resistance and dunnigan lipodystrophy this case exemplifies safety of u200 in AID pump in a patient with dunnigans lipodystrophy. It is the first of such report and more studies should be done using this technology in this rare group of patients with insulin resistance and poorly controlled diabetes. Presentation: 6/1/2024

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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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Résumé présentoui

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