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Enregistrement W4411293239 · doi:10.2337/db25-229-or

229-OR: The Accuracy of a Novel Continuous Ketone Monitoring System (CKM) and Metrics of Ketosis during Ketogenic Diets in Type 1 Diabetes (T1D)

2025· article· en· W4411293239 sur OpenAlexaboutno aff
NICHOLAS SABELLI, AHMAD HAIDAR, Dorsa Majdpour, Melissa‐Rosina Pasqua, MICHAEL TSOUKAS, NOAH PERZ, Samantha Jacobson

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKetosisKetogenic dietMedicineKetone bodiesKetogenesisType 2 diabetesEndocrinologyDiabetes mellitusPediatricsEpilepsyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction and Objective: We evaluated i) the accuracy of SiBio CKM and ii) continuous ketone levels during two ketogenic diets, in individuals with T1D on automated insulin delivery (AID). Methods: We compared the readings of the CKM on day 7 of wear age to capillary measurements by FreeStyle Libre 2 ketone meter in adults who underwent 8-hour inpatient insulin suspension experiments. We also assessed metrics of continuous ketone levels using the CKM on two 6-day ketogenic diets: very-low carbohydrate diet (<50 g/day) and intermittent 12-hour fasting in outpatient free-living settings. Results: During insulin suspensions, 181 paired data points were collected from 14 adults (10 female, mean age of 36.5 y, HbA1c 6.9%, insulin dose 0.72 units/kg). The overall mean absolute difference (MAD) between the CKM and capillary readings was 0.2 mmol/L and the relative MAD for ketone values ≥0.6 and ≥1.0 mmol/L were 24% and 20%, respectively. During the ketogenic diets, the percent time with CKM values <0.6 and ≥0.6 mmol/L were 97.9% and 2.1% (30 min/day), respectively. The number of continuous ketosis events >0.6 and >1.0 mmol/L of more than 30 minutes were 51 and 7 events (i.e., 1 event in 2.7 and 20 days), respectively, with an average duration of 77 min/event; all events were asymptomatic. Conclusion: SiBio CKM demonstrated acceptable accuracy and reveals that benign, transient ketosis may be common in T1D. Disclosure N. Sabelli: None. A. Haidar: Research Support; Tandem Diabetes Care, Inc. Consultant; Eli Lilly and Company, Abbott. Research Support; ADOCIA, Dexcom, Inc., Ypsomed AG, Bigfoot Biomedical, Inc. D. Majdpour: None. M. Pasqua: Speaker's Bureau; Abbott, Sanofi, Medtronic. M. Tsoukas: Speaker's Bureau; Novo Nordisk, Eli Lilly and Company, Boehringer-Ingelheim, Janssen Pharmaceuticals, Inc, Sanofi. N. Perz: None. S. Jacobson: None. Funding Diabetes Quebec (Subvention de m?rite)

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)0,004
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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