MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408564257 · doi:10.1089/dia.2024.0561

Open-Source Versus Commercial Automated Insulin Delivery System for Type 1 Diabetes Management: A Prospective Observational Comparative Study from Canada

2025· article· en· W4408564257 sur OpenAlexafffundabout
Zekai Wu, Maha Lebbar, Anne Bonhoure, Marie Raffray, Marie‐Françoise Devaux, Caroline Grou, Virginie Messier, Valérie Boudreau, Anne‐Sophie Brazeau, Rémi Rabasa‐Lhoret

Notice bibliographique

RevueDiabetes Technology & Therapeutics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensDiabetes CanadaCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill UniversityUniversité de MontréalMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineObservational studyDiabetes mellitusInsulin deliveryType 2 diabetesInsulinContinuous glucose monitoringType 1 diabetesIntensive care medicineDiabetes managementComparative effectiveness researchInternal medicineEndocrinologyAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective:This study compares unregulated open-source (OS) automated insulin delivery (AID) systems and commercial-AID (C-AID) systems regarding glucose management, patient-reported outcomes (PROs), and safety among adults with type 1 diabetes (T1D). Methods:We conducted a 12-week, prospective, observational, noninferiority, comparative, real-world study involving 78 adults with T1D and having used an AID system for ≥3 months (26 OS-AID and 52 C-AID users). A total of 4-week data from a blinded continuous glucose monitor was used to assess the effectiveness in glucose management (primary outcome: 24 h time in range [TIR%] for 4 weeks, with a noninferiority margin of 5%). Results:Our study suggested that OS-AIDs were noninferior to C-AIDs regarding the 24 h TIR% (78.3% [standard deviation or SD 11.0] vs. 71.2% [SD 10.9], mean difference 7.2% [95.08% confidence interval or CI: 1.9% to 12.5%], P < 0.001), even after adjusting for various confounding factors. OS-AIDs spent more time in hypoglycemia (<3.9 mmol/L) than C-AIDs (3.9% [SD 3.1] vs. 1.8% [SD 1.3], P < 0.001) yet within the recommended range. OS-AID users reported less fear of hypoglycemia, while other PRO measures (diabetes distress, hypoglycemia awareness, sleep, fear of hypoglycemia, treatment satisfaction, and overall quality of life) were not different between groups. No severe hypoglycemia or diabetic ketoacidosis was reported in either group, with a similar occurrence rate of technical issues during the 12-week study period. Conclusions:OS-AIDs are safe and noninferior to C-AIDs for TIR% among adults with T1D in real-world settings. Both OS-AID and C-AID systems can be considered for T1D management.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDiabetes Technology & TherapeuticsMême sujetDiabetes Management and ResearchTravaux en français237 207