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Enregistrement W4411863644 · doi:10.1177/19322968251335685

Early Stages of Automated Insulin Delivery

2025· review· en· W4411863644 sur OpenAlexaff
Howard Zisser, Roman Hovorka, Ananda Basu, Tadej Battelino, Charlotte K. Boughton, Marc D. Breton, Bruce A. Buckingham, Sue A. Brown, Daniel R. Cherñavvsky, Eyal Dassau, Mark D. DeBoer, Francis J. Doyle, Laya Ekhlaspour, Chiara Fabris, Gregory P. Forlenza, Ahmad Haidar, David C. Klonoff, Boris Kovatchev, Aaron J. Kowalski, Carol J. Levy, Yogish C. Kudva, David M. Maahs, Moshe Phillip, Éric Renard, Steven J. Russell, Viral N. Shah, Garry M. Steil, R. Paul Wadwa, Stuart A. Weinzimer

Notice bibliographique

RevueJournal of Diabetes Science and Technology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésInteroperabilityInsulin deliveryArtificial pancreasInsulinComputer scienceMedicineDiabetes mellitusIntensive care medicineType 1 diabetesWorld Wide WebInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of automated insulin delivery systems has seen tremendous improvements from individual components to interoperable system combinations of devices and new drugs besides insulin. The components have become progressively smaller, more accurate, and more user friendly. This article summarizes the history of the artificial pancreas from the earliest concepts to fully functional systems to research into further improvements in the future. The authors include many of the developers of this technology who received research support from the National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases at various stages to develop these 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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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