Safety and efficacy of continuous glucose monitoring devices in individuals with diabetes undergoing hyperbaric oxygen therapy: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Continuous glucose monitoring devices (CGMs) have emerged as an effective approach to optimise glycaemic control for individuals living with diabetes mellitus. Despite CGMs offering improved patient satisfaction and quality of life, they have been primarily validated for outpatient and home use. This has posed a challenge for patients and providers who wish to incorporate CGMs into clinical settings such as hyperbaric oxygen therapy (HBOT). Those with advanced diabetes mellitus who have diabetic foot ulcers that are refractory to treatment are among the most prevalent users of HBOT. However, those who prefer to use their CGM during HBOT face uncertainty regarding the accuracy and safety of their device under hyperbaric conditions. Methods: The product specifications of commonly used CGMs were collated. In addition, a scoping review of the literature was conducted where Medline, Embase, and Scopus were searched for reports that assess the accuracy or safety of CGMs in hyperbaric conditions. Results: The product specifications of commonly used CGMs by Dexcom, Abbott, Medtronic, and Senseonics demonstrate a maximum validated pressure of approximately 106 kPa (1.06 atmospheres absolute). Our literature search identified five reports, of which four focused on accuracy and one focused on safety of CGMs in hyperbaric conditions. Treatments were conducted in multiplace chambers and cumulatively described 39 participants, of whom 12 have diabetes. Although heterogeneous in nature, the reports generally supported the safety and accuracy of CGMs in hyperbaric conditions. Conclusions: The safety and accuracy of using CGMs during HBOT warrants further investigation. CGMs have not been validated for repeated exposure to hyperbaric conditions and should not be used in oxygen pressurised monoplace chambers until further safety data is available. We provide practical recommendations for use of CGMs in multiplace chambers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».