Web-Based, Algorithm-Guided Insulin Titration in Insulin-Treated Type 2 Diabetes: Pre-Post Intervention Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Self-monitoring of blood glucose (SMBG) using web-based diabetes management platforms has demonstrated promise in managing type 2 diabetes (T2D). However, the effectiveness of such systems incorporating algorithm-guided insulin titration has not been extensively studied in Asian populations. Objective: This study evaluates the efficacy and safety of the ALRT telehealth solution-a US Food and Drug Administration-cleared, web-based platform that integrates SMBG with algorithm-driven insulin dose adjustments-in improving glycemia in insulin-treated T2D. Methods: This 24-week, pre-post intervention study enrolled 25 adults with T2D (mean age 58.9, SD 7.0 y; n=14, 56% male) on twice-daily premixed insulin. Inclusion criteria included a baseline hemoglobin A1c (HbA1c) level between 7.5% to 9.9% (58-86 mmol/mol), a BMI ≤40 kg/m², and experience with SMBG. Participants uploaded twice-daily SMBG data weekly via a mobile app, which generated insulin titration recommendations based on a predefined algorithm. Physicians reviewed and approved the recommendations, which were then communicated back to participants via the app. The primary outcome was the change in HbA1c level from baseline to 24 weeks. Secondary outcomes included changes in fasting plasma glucose, insulin dose, hypoglycemia incidence, and SMBG adherence. Results: Participants achieved significant reductions in HbA1c level from 8.6% (70 mmol/mol) at baseline to 7.4% (57 mmol/mol) at 24 weeks (P<.001), with reductions of 0.8% and 0.4% in the first and second 12 weeks, respectively. Fasting plasma glucose decreased from 8.7 (SD 2.0) mmol/L to 7.1 (SD 1.4) mmol/L (P<.001). Mean total daily insulin dose increased modestly from 0.73 (SD 0.31) units/kg/day to 0.79 (SD 0.34) units/kg/day (P=.007). Participants demonstrated high adherence, completing 97.3% (327/336) of prescribed SMBG measurements. During the study, 48% (12/25) of participants experienced at least 1 hypoglycemia episode, predominantly mild hypoglycemia (85/96, 88.5%; glucose 3.0-3.9 mmol/L). Hypoglycemia episodes increased from 24 during weeks 0-12 to 72 during weeks 13-24. There were no episodes of severe hypoglycemia requiring external assistance. BMI increased slightly from 29.0 (SD 3.6) kg/m² to 29.5 (SD 3.6) kg/m² (P=.03), reflecting a modest weight gain associated with improved glycemia. Conclusions: In conclusion, patients with insulin-treated T2D initiated on a web-based glucose monitoring system with algorithm-guided dosing recommendations showed significant improvement in glycemic control compared to baseline. High adherence rates underscore the feasibility of integrating algorithm-guided insulin titration into routine care. While hypoglycemia incidence rose slightly, episodes were predominantly mild, and no severe events occurred. This intervention shows promise for broader adoption in T2D management, particularly in resource-constrained settings.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».