Continuous glucose monitoring in noninsulin‐treated type 2 diabetes: A critical review of reported trials with an updated systematic review and meta‐analysis of randomised controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims We aimed to review the observational and randomised clinical trial evidence and provide pragmatic recommendations for using continuous glucose monitoring (CGM) in individuals living with noninsulin‐treated type 2 diabetes (T2DM). Materials and Methods We first undertook a narrative review of observational studies that enrolled noninsulin‐users or mixed populations of noninsulin and insulin‐users with T2DM as well as randomised controlled trials (RCTs) that enrolled mixed populations with T2DM. We then performed a systematic review of the RCTs that specifically enrolled noninsulin‐treated populations with T2DM and compared CGM to BGM/usual care. A meta‐analysis of glycaemic outcomes was conducted with predefined subgroups based on CGM type. Results RCTs in mixed populations and observational studies demonstrated a largely consistent benefit of CGM on glycaemic and nonglycaemic outcomes with cost effectiveness and reduced healthcare resource utilisation. The meta‐analysis of RCTs in noninsulin users included 8 studies encompassing 541 participants, among whom 297 (55%) were assigned to the CGM group. CGM was associated with significantly reduced HbA1c (weighted mean difference [WMD] −0.37%; 95% CI −0.49, −0.24; p < 0.00001; I 2 = 0%), increased % time in range (WMD 8.84; 95% CI 4.62, 13.06; p < 0.0001; I 2 = 0%) and lower % time above range (WMD −8.14; 95% CI −12.66, −3.63; p = 0.0004; I 2 = 0%). There were no significant subgroup differences. Conclusions CGM use in noninsulin‐treated individuals living with T2DM was associated with improved glycaemic outcomes and patient experience, reduced health care resource utilisation, and acceptable cost‐effectiveness. These findings provide additional evidence to support CGM use among people living with T2DM who are not using insulin therapy.
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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 | 0,038 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,077 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».