Continuous Glucose Monitoring Among Patients With Type 1 Diabetes in Rwanda (CAPT1D) Phase I: Prospective Observational Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The development of minimally invasive continuous glucose monitoring systems (CGMs) has transformed diabetes management. CGMs have shown clinical significance by improving time in the euglycemic range, decreasing rates of hypoglycemia, and improving HbA1c. In Rwanda, CGMs are currently not in routine use, and no clinical studies of CGM use were identified in the literature. OBJECTIVE: To determine impact and feasibility of real-time CGM use among people living with T1D in Rwanda, through assessment of sensor usage, time in range, rates of hypo-and-hyperglycemia, HbA1c and rates of diabetes-related hospitalizations over time. METHODS: The Continuous Glucose Monitoring Among Patients with Type 1 Diabetes in Rwanda (CAPT1D) study is a single-arm prospective observational study conducted at the Rwandan Diabetes Association (RDA) clinic in Kigali, Rwanda, aiming to assess the impact and feasibility of CGM use in Rwanda. A cohort of 50 participants diagnosed with T1D were enrolled. Participants were at least 21 years old, undergoing multiple daily insulin therapy, and not currently pregnant. Phase I of the study was conducted over 12 months, using the Dexcom G6 CGM. Phase II and Phase III extended CGM use for an additional 6 months respectively, using the next generation, Dexcom G7 CGM. Here we report the quantitative results of the Phase I study. RESULTS: Participants used the sensor for >80% of the time throughout the study period. A significant increase in time in range was observed within 3 months, and sustained over 12 months. HbA1c decreased significantly in 3 months and stayed lower throughout the 12-month period. Mean HbA1c levels decreased by 2.8% at 6 months (p<0.01) and 3.2% at 12 months (p<0.01) A total of 12 diabetes-related hospitalizations were reported during the study period. No cases of DKA or episodes of severe hypoglycemia occurred. CONCLUSIONS: Significant and meaningful improvements in key glycemic indices indicate the potential feasibility and impact of CGM among people living with T1D in Rwanda. Future studies could be designed to include pre- and post-intervention analysis to determine the effectiveness in terms of complications and costs.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».