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Enregistrement W4411475148 · doi:10.2337/db25-798-p

798-P: Semaglutide Effect during Mixed-Meal Tolerance Test (MMTT) with Fully Closed-Loop Therapy in Type 1 Diabetes (T1D)

2025· article· en· W4411475148 sur OpenAlexaboutno aff
Melissa‐Rosina Pasqua, Joelle Doumat, ADNAN JAFAR, MICHAEL TSOUKAS, Ahmad Haidar

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSemaglutideMedicinePlaceboCrossover studyType 1 diabetesInsulinDiabetes mellitusInternal medicineRandomized controlled trialType 2 diabetesFructosamineC-peptideEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction and Objective: We assessed glycemia, insulin needs, and C-peptide levels with semaglutide after MMTT in type 1 diabetes. Methods: This is a sub-analysis of a randomized crossover trial assessing semaglutide vs. placebo with automated insulin delivery (AID) in adults with T1D (NCT05205928). Participants performed a MMTT with 6 mL/kg of Boost, while using fully-closed-loop AID, after 12 weeks of semaglutide and placebo, in random order. Plasma glucose and C-peptide levels were measured over 120 minutes. C-peptide levels <0.003 nmol/L assumed to be 0 nmol/L. Paired t-test was performed for parametric comparisons, with Wilcoxin signed-rank test for non-parametric comparisons. Results: Ten participants completed the MMTT, with 8 having C-peptide levels and 7 having pump data; 40% were female, with age 47 (SD 14) years and T1D duration 29 (11) years. All but one had baseline C-peptide of < 0.003 pmol/L. Semaglutide reduced glucose AUC compared to placebo (p=0.006), but C-peptide AUC was not different between arms (p=0.35). Despite having lower glucose AUC, the insulin delivery by the AID was lower for semaglutide than placebo (p = 0.024). Conclusion: Semaglutide reduced glucose AUC during fully closed-loop therapy after weight-adjusted meal replacement, with less insulin output required from the AID. Further studies are needed to understand mechanistic of effects. Disclosure M. Pasqua: Speaker's Bureau; Abbott, Sanofi, Medtronic. J. Doumat: None. A. Jafar: None. M. Tsoukas: Speaker's Bureau; Novo Nordisk, Eli Lilly and Company, Boehringer-Ingelheim, Janssen Pharmaceuticals, Inc, Sanofi. A. Haidar: Research Support; Tandem Diabetes Care, Inc. Consultant; Eli Lilly and Company, Abbott. Research Support; ADOCIA, Dexcom, Inc., Ypsomed AG, Bigfoot Biomedical, Inc. Funding Canada Research Chair in Artificial Pancreas Systems.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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