Effectiveness of continuous glucose monitoring systems on glycemic control in adults with type 1 diabetes: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Continuous glucose monitoring (CGM) technologies have been advancing rapidly, but evidence on their comparative effectiveness stills limited to date yet. We conducted a systematic review and meta-analysis to evaluate and investigate the impact of CGM systems on glycemic control in adults with type 1 diabetes. Methods: We searched electronic literature databases from inception through April 30, 2025, for comparative studies investigating CGM systems with standard monitoring or different CGM technologies in adults with type 1 diabetes. Primary outcomes included HbA1c reduction, time in range (TIR), and hypoglycemia reduction. We performed random-effects meta-analyses, network meta-analysis, and subgroup analyses by baseline HbA1c and intervention duration. Evidence quality was assessed using GRADE methodology. Results: Twenty-seven studies with total of 2975 participants were included. CGM significantly reduced HbA1c compared to standard monitoring (mean difference: 0.38 %, 95 % CI: 0.49 to -0.27 %). TIR increased by 7.9 % (95 % CI: 5.8-10.0 %), representing 114 additional minutes daily in best range. Real-time CGM showed advantages over intermittently scanned CGM for TIR (+5.63 %, P-value<0.001) and hypoglycemia reduction (-1.28 %, P-value<0.001). Automated closed-loop systems achieved the highest ranking in network meta-analysis (SUCRA = 0.92). Benefits were greater among patients with higher baseline HbA1c (>8.5 %: 0.68 % reduction in HbA1c vs. <7.5 %: 0.24 % reduction in HbA1c, P-value = 0.009). Conclusions: CGM technologies significantly improve glycemic control in adults with type 1 diabetes, with greater benefits for those with higher baseline HbA1c. Advanced systems demonstrate progressively greater improvements, with automated closed-loop systems showing the strongest evidence of effectiveness. These findings support broader implementation of CGM technologies, with selection tailored to individual patient needs.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».