275-OR: Change in Hypoglycemia Fear and Frequency with the Use of Automated Insulin Delivery—A Prospective Analysis of the Type 1 Diabetes Better Registry
Notice bibliographique
Résumé
Introduction and Objective: Automated insulin delivery (AID) is expected to reduce the burden of hypoglycemia including fear of hypoglycemia (FOH) in type 1 diabetes (T1D). This study aimed to evaluate the change in hypoglycemia fear survey-II (HFS-II) scores and hypoglycemia frequency after AID initiation in usual-living conditions. Methods: Adults (≥18years) living with T1D from the Canadian Type1BETTER registry who started using an AID system during the follow-up period were included. Data included demographics, diabetes specific variables, and the validated HFS-II. Data were collected annually for three years. Results: A total of 115 participants (mean age 42.1±14.5 years; T1D duration 24.4±13.9 years; 77% identified as women) were included. At baseline, 49% of participants reported HbA1c ≤7.0%, which increased to 63% after AID initiation (p=0.047). Participants reported fewer hypoglycemia episodes over the previous month after starting AID compared to baseline. Specifically, the number of monthly level 2 hypoglycemia episodes (<3.0mmol/L with autonomous treatment) decreased from 6.0±7.0 to 4.1±4.5, p=0.022 and symptomatic nocturnal hypoglycemia decreased from 2.3±4.1 episodes to 1.6±2.6, p=0.012. Similarly, average HFS-II scores decreased after using AID: total from 34.0±17.6 at baseline to 30.0±19.4 (p=0.006), HFS-II Behavior subscale 15.9±7.5 to 14.0±8.0 (p=0.012), and HFS-II Worry subscale 18.2±13.3 to 15.9±13.4 (p=0.027). Conclusion: AID initiation was associated with improved HbA1c, reduced hypoglycemia frequency, and lowered HFS-II scores in adults with T1D in usual-living conditions. These findings support the potential of AID to reduce the burden of hypoglycemia without compromising overall glycemic management. Disclosure M.K. Talbo: Other Relationship; Dexcom, Inc. T. Peters: None. C. South: None. A. Katz: None. J. Yale: Advisory Panel; Eli Lilly and Company. Speaker's Bureau; Eli Lilly and Company. Advisory Panel; Novo Nordisk. Speaker's Bureau; Novo Nordisk. Advisory Panel; Abbott. Speaker's Bureau; Abbott, GlaxoSmithKline plc. Advisory Panel; Sanofi. Speaker's Bureau; Bayer Pharmaceuticals, Inc, Dexcom, Inc. Advisory Panel; Dexcom, Inc., Ypsomed AG, Bayer Pharmaceuticals, Inc. Speaker's Bureau; Insulet Corporation. R.P. Rabasa-Lhoret: Advisory Panel; Abbott, Eli Lilly and Company, Novo Nordisk, Sanofi, Insulet Corporation. Other Relationship; Medtronic. Advisory Panel; Bayer Pharmaceuticals, Inc. A. Brazeau: Speaker's Bureau; Dexcom, Inc. Research Support; Canadian Institutes of Health Research. Speaker's Bureau; Juvenile Diabetes Research Foundation (JDRF). Research Support; Juvenile Diabetes Research Foundation (JDRF), Diabète Québec, Fonds de recherches du Québec-Santé, Mitacs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».