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Enregistrement W4408685125 · doi:10.1210/jcemcr/luaf021

Euglycemic Ketoacidosis Postsleeve Gastrectomy in 2 People With Type 1 Diabetes Using Automated Insulin Delivery

2025· article· en· W4408685125 sur OpenAlexaff
W. Aboznadah, Michael A. Tsoukas, Xiaowen Hu, Melissa‐Rosina Pasqua

Notice bibliographique

RevueJCEM Case Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetic ketoacidosisKetoacidosisHypoglycemiaType 1 diabetesInsulinDiabetes mellitusType 2 diabetesPopulationIntensive care medicineSurgeryInsulin deliveryPediatricsInternal medicineEndocrinologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the prevalence of obesity rises in those with type 1 diabetes, there are more people with this condition undergoing bariatric surgery. Unfortunately, there is an increased risk of diabetic ketoacidosis, especially with euglycemia, in the postoperative period of bariatric surgery in this population. Automated insulin delivery is becoming increasingly popular as a form of intensive insulin therapy with major benefits such as reducing hypoglycemia, but the risk of ketoacidosis remains. We describe 2 cases of mild euglycemic ketoacidosis in the postoperative period after sleeve gastrectomy in adults with type 1 diabetes on commercial automated insulin delivery. Ketoacidosis postbariatric surgery is an ongoing risk, despite advancements in diabetes therapies; the information provided from technologies, however, can better inform and prevent this risk.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,289
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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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